शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी ने अपने एजेंट-केंद्रित बड़े मॉडल एट्रिया डॉन का पूर्ण संस्करण प्रस्तुत किया। यह रिलीज़ सितंबर के मध्य में एट्रिया डॉन के प्रीव्यू संस्करण के आने के लगभग एक महीने बाद हुई।
इस मॉडल को GLM-5.2 के आधार मॉडल पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें मिश्रण-ऑफ-एक्सपर्ट्स प्रारूप में 744 बिलियन पैरामीटर हैं। इसे वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग कार्य का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए परिवेश की समझ, टूल के उपयोग और बहु-चरणीय कार्यों को पूरा करने की आवश्यकता होती है।
प्रयोगशाला द्वारा बताया गया मुख्य परिवर्तन संदर्भ विंडो को प्रीव्यू में उपलब्ध 256 हजार टोकन से बढ़ाकर पूर्ण संस्करण में 512 हजार टोकन करना है। हालांकि, GitHub प्रोजेक्ट रिपॉजिटरी में मॉडल डाउनलोड तालिका अभी भी पूर्ण मॉडल और उसके FP8 संस्करण दोनों के लिए 256K इंगित करती है, इसलिए डेवलपर्स को लागू सीमा को स्पष्ट करने के लिए होस्ट किए गए एपीआई दस्तावेज़ीकरण से परामर्श करने की सलाह दी जाती है।
प्रयोगशाला अब चार क्षेत्रों में मॉडल की क्षमताओं को वर्गीकृत करती है। डिस्कवरी (Discovery) में डेटा एकत्र करना और व्यवस्थित करना, गहन शोध करना और शोध प्रश्नों को निष्पादन योग्य प्रयोग योजनाओं में बदलना शामिल है। क्रिएशन (Creation) में सॉफ्टवेयर, इंटरैक्टिव एप्लिकेशन, गेम, मशीन लर्निंग सिस्टम और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का विकास शामिल है। डिलीवरी (Delivery) तकनीकी असाइनमेंट, डेटा और डिजाइन आवश्यकताओं को संरचित रिपोर्ट और प्रस्तुतियों में बदलने की अनुमति देती है। साइबरसुरक्षा (Cybersecurity) सुरक्षा समस्याओं के विश्लेषण, कमजोरियों की जांच, पैच लागू करने और पुन: परीक्षण पर केंद्रित है, जो अधिकृत वातावरण तक सीमित है।
प्रीव्यू की तुलना में, प्रयोगशाला महत्वपूर्ण सुधारों पर प्रकाश डालती है: जॉबबेंच (JobBench) में 7.2 अंकों की वृद्धि (57.5 बनाम 50.3), वाइडसर्च (WideSearch) में 2.7 अंकों की वृद्धि (84.6 बनाम 81.9), और पेपरबेंच (PaperBench) में 2.6 अंकों की वृद्धि (89.6 बनाम 87.0)। हालांकि, रिपॉजिटरी मूल्यांकन तालिका, जिसे प्रयोगशाला अपनी वेबसाइट के अनुरूप बताती है, अधिकांश अन्य बेंचमार्क में कम सुधार दिखाती है, जिसमें ऑटोमेशनबेंच (AutomationBench) (54.7), स्किल्सबेंच (SkillsBench) (67.8), और एसडब्ल्यूई-बेंच प्रो (SWE-bench Pro) (61.7) शामिल हैं। कुछ परीक्षणों में, प्रीव्यू ने बराबर या बेहतर परिणाम दिखाए, जैसे ब्राउजकंप (BrowseComp) में, जहां 92.5 प्रीव्यू पूर्ण संस्करण के 91.3 से आगे निकल जाता है।
मॉडल अलग-अलग अंतरराष्ट्रीय और चीनी एंडपॉइंट्स के साथ होस्ट किए गए एपीआई के माध्यम से उपलब्ध है। रिपॉजिटरी में SGLang, vLLM और Codex के लिए सेटअप गाइड शामिल हैं। मॉडल केवल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है। कोड MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, लेकिन पूर्ण संस्करण के लिए Hugging Face और ModelScope पर वज़न अभी भी 'जल्द आ रहा है' के रूप में चिह्नित हैं; वर्तमान में केवल प्रीव्यू वज़न डाउनलोड किया जा सकता है।