new Bielik models have been released
Posted by jacek2023@reddit | LocalLLaMA | View on Reddit | 36 comments
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-11B-v2.6-Instruct
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-11B-v2.6-Instruct-GGUF
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-11B-v2.5-Instruct
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-11B-v2.5-Instruct-GGUF
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-4.5B-v3.0-Instruct
https://huggingface.co/speakleash/Bielik-4.5B-v3.0-Instruct-GGUF
Bielik-11B-v2.6-Instruct is a generative text model featuring 11 billion parameters. It is an instruct fine-tuned version of the Bielik-11B-v2. Forementioned model stands as a testament to the unique collaboration between the open-science/open-souce project SpeakLeash and the High Performance Computing (HPC) center: ACK Cyfronet AGH. Developed and trained on Polish text corpora, which has been cherry-picked and processed by the SpeakLeash team, this endeavor leverages Polish large-scale computing infrastructure, specifically within the PLGrid environment, and more precisely, the HPC centers: ACK Cyfronet AGH.
You might be wondering why you'd need a Polish language model - well, it's always nice to have someone to talk to in Polish!!!
DevilaN82@reddit
Będzie testowane, aczkolwiek od czasu pojawienia się Gemma3 do polskiego języka używam głównie tego modelu.
3mam kciuki za powodzenie. Bielik jest przykładem, który pokazuję znajomym, że w Polsce też coś fajnego można zrobić i nie wszystkie talenty uciekają do zagranicznych firm. Taka wizytowka jeśli chodzi o AI :-)
Dzięki za pracę całej ekipy Bielika i powodzenia!
rkinas@reddit
Zgadza się Gemma jest dobra w j.polskim. Poza tym Gemma to multimodal więc jest dodatkowa funkcjonalność. Wydaje się po naszych testach, że Bielik jednak nie tylko mówi po Polsku ale bardziej zna jej kontekst - tak mówią nasze testy.
DevilaN82@reddit
Zwykłe pogaduszki są fajne, ale do sensownego wykorzystania bardziej kluczowe jest akurat to jak radzi sobie przy stosowaniu RAG, zewnętrznych narzędzi i wywoływaniu funkcji. Różne modele są dobre w różnych kategoriach. Pisanie kodu, kreatywne pisarstwo, wiedza z nauk ścisłych, praca na długim kontekście. Można tak wymieniać i wymieniać. Sęk w tym, że w języku angielskim można wybierać w najlepiej radzących sobie modelach, a w j. polskim jest Gemma3 i Bielik, a potem pustynia. To nie zarzut do Bielika. Dobrze znać swoje silne i słabe strony. Po prostu uważam, osobiście, że lepsza znajomość kultury polskiej / kontekstu polskich tekstów nie jest akurat dealbreakerem w tej sytuacji.
Pozdrawiam
jacek2023@reddit (OP)
Ale tu chyba nie chodzi o to, że da się z nim rozmawiać po polsku, tylko, że jest trenowany na specyficznych dla Polski danych?
DevilaN82@reddit
Na bezrybiu i rak rybą. Sam fakt, że można uzyskać sensowne zdanie po polsku jest dla mnie bardziej istotny niż znajomość przepisów na bigos oraz odpowiedź na pytanie który król i wódka noszą to samo imię ;-)
jacek2023@reddit (OP)
no ale tu ludzie z zagranicy pytają o features, to można podać przepisy na bigos ;)
cysio528@reddit
Czyli w sumie jak to się przełoży na uzytkowanie tego modelu? Wiedza na temat polskiej historii i kultury będzie lepsza czy lepiej będzie rozumiał polski?
jacek2023@reddit (OP)
Zakladałbym, że może lepiej rozumieć polską kulturę np seriale czy filmy ale to trzeba zbadać :)
Healthy-Nebula-3603@reddit
Dlaczego nie oprą go o najnowszy qwen 3?
Queen 3 radzi sobie świetnie z polskim językiem .
rkinas@reddit
Nie do końca dobrze :( Zrobiliśmy badania i mamy inny docelowy wybór.
Te modele 2.5 i 2.6 to są na bazie 2.0. Kolejny będzie już cały przetrenowany + inna architektura.
Healthy-Nebula-3603@reddit
Jak chcecie oprzeć by naprawdę dobrze operował językiem polskim to tylko AYA expanse 32b albo trochę gorsza wersja 8b.
djstrong@reddit
Możesz sobie zobaczyć Aya w polskich benchmarkach: https://huggingface.co/spaces/speakleash/polish-llm-benchmarks - są modele z wyższymi wynikami.
Healthy-Nebula-3603@reddit
Te testy nie pokazują jak model posługuje się językiem polskim (błędy składni zdań , stylistka czy używa poprawne końcówki słów ) tylko testuje wiedzę , matematykę czy logikę.
djstrong@reddit
Nie masz racji. https://huggingface.co/spaces/speakleash/cptu_bench i https://huggingface.co/spaces/sdadas/plcc właśnie testują jak modele posługują się językiem polskim.
rkinas@reddit
My chyba benchmarkowaliśmy ten model i niestety nie był aż tak silny. Sprawdzę jeszcze. Dzięki za imspirację.
Healthy-Nebula-3603@reddit
Aya expanse jest zaprojektowana by być translatorem dlatego ją polecam .
Pisałem nią opowiadania i praktycznie nigdy nie robii błędów językowych w polskim ( wersja 32b )
Healthy-Nebula-3603@reddit
Mam nadzieję że nie na moe bo one są bardzo trudne do trenowania. :)
rkinas@reddit
Zgadza się. Na MoE nie trenujemy na razie. Być może w przyszłości. Na razie koncentrujemy się na tym by stworzyć najmocniejszy polski model open source, który też będzie mógł być zainstalowany na sprzęcie o powiedzmy niewielkich wymaganiach obliczeniowych.
jacek2023@reddit (OP)
v3 jest oparte o qwen2.5 https://huggingface.co/speakleash/Bielik-4.5B-v3
rkinas@reddit
Tak małe Bieliki są budowane na małych Qwen’ach. Z 1.5 nie było problemu, z 4.5B były większe (by to dobrze dotrenować) + musieliśmy od Qwena pozyskać specjalną licencję na możliwość opublikowania modelu na licencji Apache 2.0 (ponieważ wychodziliśmy od modelu 3B Qwena, który ma licencję research).
Healthy-Nebula-3603@reddit
Ok ...może być ale lepiej użyć Aya expanse 32b lub 8b.
FullOf_Bad_Ideas@reddit
Aya ma słabą licencję, jak już lecą na to środki publiczne to model powinien być MIT albo Apache 2.0 a nie CC-BY-NC moim zdaniem.
Healthy-Nebula-3603@reddit
Pewnie tak ale jakość z jaką posługuje się językiem nawet polskim jest imponująca . W końcu to translator.
silenceimpaired@reddit
Any Polish speakers in here who can evaluate how well it translates from English to Polish?
djstrong@reddit
Here you have benchmark results for translation to and from different languages: https://huggingface.co/spaces/speakleash/european_leaderboard_bielik#translation_bielik
Bielik can translate from English to Polish with good quality but it was not our main goal.
GatePorters@reddit
What are the domains of specialty besides. . Polish?
rkinas@reddit
Yes, mainly Polish in speaking and cultural context understanding.
Kagmajn@reddit
Polska gurom!
rkinas@reddit
Ha ha dzięki! 🙏
FullOf_Bad_Ideas@reddit
Czy ten model ma wtrenowany tryb rozumowania? Przy krótkim testowaniu na waszej stronie nie zauważyłem żadnych tendencji do generowania rozumowania. Nie widze też żadnych wyników tych testów AIME, MATH-500 itp. a chętnie bym je zobaczył. Wiem, że trenowanie GRPO nie oznacza jednoznacznie tego, że model będzie miał rozumowanie, ale jest to mocno skorelowane.
FYI DeepSeek R1-0528 robi rozumowanie po Polsku, więc powinno dać się łatwo zrobić z tego dataset SFT i wytrenować Bielika Myśliciela :) RL na małych modelach zazwyczaj jest mniej owocne niż SFT rozumowania większych modeli.
rkinas@reddit
Skomplikowany temat - model 11B-2.6 był trenowany za pomocą GRPO bez reasoningu. Chcieliśmy podnieść ogólną jakość modelu - poprawia się ogólnie dzięki treningowi na maty oraz STEM. Wersja 2.6 ma w środku zdolność reasoningu ale to wczesna wersja alfa - nie będzie działała wyśmienicie. Trzeba ją włączyć za pomocą system message (mamy do tego specjalny chat template). Dopiero wersja Bielik-R (będzie wydana w przeciągu miesiąca tak sądzę) będzie miała stabilną wersję całkowicie polskiego reasoningu. Ta wersja również trenowana jest w GRPO (DR-GRPO) i ma już włączone bloki CoT.
Jeśli chodzi o benchmarki - mamy polskie wersje AIME,AMC, Math-500, Olympiad oraz Minerva (GSMK-Platinium - chociaż to są za proste zadania). Bielik bez reasoningu jest bardzo wysoko. Włączając reasoning wygrywa z Qwen3-14B z włączonym reasoningiem - a ten ostatni to mocny model.
Koksny@reddit
Every model can be reasoning, just use BNF with think/response tags.
FullOf_Bad_Ideas@reddit
To po co firmy spędzają setki tysięcy GPU-godzin trenując modele z GRPO i rozumowaniem jeśli wystarczy wrzucić ? To nie to samo. SFT pozwala emulować rozumowanie większych modelów, ale większość modeli nie będzie miała dużo większej wydajności przez wciśnięte tagi.
Koksny@reddit
All 'thinking' does is increase the weights of relevant tokens whether trained for it or not, just like a Chain of Thought applied fine-tune would.
You can literally test it yourself on even something ancient such as Llama2, the answer will be based on content in block, and the answer will be higher quality due to CoT/more compute time.
FullOf_Bad_Ideas@reddit
It also changes the exact reasoning paths when trained in. Just increasing the token budget as a reward without rewarding correct answers will not increase end performance dramatically, while ProRL with the right answers can make model successfully complete tasks that it was earlier not able to perform.
rkinas@reddit
Dzięki za wpis - ten model robiliśmy po to by przetestować nowe metody treningowe i nowe datasety. Docelowy v3 duży będzie pewnie po wakacjach a to już będzie baaaaardzo mocny model. Tak zakładamy 😁