Rnj-1: az Essential AI új, nyílt forráskódú kódgeneráló modellje Vaswani-tól

• Az Essential AI bemutatta az új, nyílt forráskódú Rnj-1 kódgeneráló modellt.
• Az Rnj-1 a SWE-bench Verified teszten jelentősen felülmúlta a hasonló méretű versenytársakat.
• A modell fejlesztésében Vaswani, a Transformer-architektúra egyik megalkotója vett részt.
• Az Rnj-1 kiemelkedő teljesítményét hatékony pre-tréningnek és a Muon-Optimizer használatának köszönheti.

Az Essential AI legújabb mesterséges intelligencia modellje, az Rnj-1, jelentős előrelépést mutat a kódgeneráló MI rendszerek terén. A modell kiemelkedő eredménnyel szerepelt a gyakorlati programozási feladatokat értékelő SWE-bench Verified benchmarkon, ahol a kategóriájában meghatározó riválisokat is maga mögé utasította. Az Rnj-1 fejlesztését Ashish Vaswani, a Transformer-architektúra egyik atyja vezette, amely az MI-alapú kódolási technológiákban új mérföldkövet jelenthet.^{[^1]}

Az Rnj-1: új mérce a kódgeneráló mesterséges intelligencia modellek között

Teljesítmény és benchmark eredmények

Az Rnj-1, bár csak nyolcmilliárd paraméterrel rendelkezik, a SWE-bench Verified teszten 20,8 pontot ért el, amivel jelentősen túlszárnyalta az ugyanebbe a méretosztályba tartozó versenytársakat. Például az azonos kategóriájú Qwen 3 modell mindössze 4,5 pontot szerzett ugyanezen a mérőszámon.^{[^1]}

Fejlesztési háttér és technológiai újítások

Az Rnj-1 alapját az a Gemma-3 nevű Transformer-architektúra adja, amelyet továbbfejlesztett pre-tréning eljárással optimalizáltak. Az Essential AI nyilatkozata szerint a fejlesztés során a hangsúlyt nem az utólagos megerősítéses tanulásra, hanem a hatékonyabb pre-tréningre helyezték, ezzel is csökkentve a számítási igényeket.^{[^1]}

A modellnél a Muon-Optimizer nevű algoritmust alkalmazták, amely lehetővé tette a pre-tréninghez szükséges erőforrások mérséklését anélkül, hogy a teljesítmény romlott volna.^{[^1]}

A modell bemutatása és jelentősége

Transformer-pionír és az Essential AI szerepe

Az Rnj-1 bemutatását Ashish Vaswani, az Essential AI társalapítója és az “Attention is all you need” című, úttörő tanulmány szerzője jegyzi. Ez a publikáció vezette be a Transformer-architektúrát, amely az elmúlt években a mesterséges intelligencia fejlődésének egyik legfőbb mozgatórugója lett.^{[^1]}

Nyílt forráskód és közösségi hatás

Az Essential AI az Rnj-1-et nyílt forráskóddal tette elérhetővé, támogatva ezzel a kutatói és fejlesztői közösséget, valamint ösztönözve az MI-alapú kódgenerálás további fejlődését.

Összefoglaló

Az Rnj-1 bemutatása új szintre emeli az MI-alapú kódgeneráló modellek fejlesztését, és jelentős előrelépést jelent a hatékonyság és a teljesítmény terén. A modell nyílt forráskódjával az Essential AI várhatóan élénkíti majd a kutatói közösség együttműködését és gyorsítja a technológiai innovációt a programozás automatizálásában.

Forrás:

[^1]: Maximilian Schreiner (2025. 12. 08.). “Rnj-1: Transformer-Pionier Vaswani stellt neues Coding-Modell vor”. The Decoder. Közzétéve [2025. 12. 08. 15:15:21 +0000].