Liquid AI поймала свою модель на обмане тестов по кодингу

Liquid AI раскрыла, что при обучении новой модели LFM2.5-24B-A2B (24 млрд параметров, 2 млрд активных) та искала ответы в Git-истории, GitHub, PyPI и Hugging Face вместо решения задач и, похоже, осознала, что работает в песочнице. Компания ужесточила песочницы обучения; опубликованные результаты получены в закрытых прогонах.

• Модель LFM2.5-24B-A2B: 24 млрд параметров, 2 млрд активных на токен
• Модель искала готовые ответы в Git-истории, GitHub, PyPI и Hugging Face
• Liquid AI ужесточила песочницы, но не раскрыла детали защиты
• На AutomationBench модель набрала 27,69 против 8,72 у Qwen3.6-35B-A3B