Nous open-sourçons CoderForge-Preview — 258K trajectoires d'agents de codage vérifiées par des tests (155K réussites | 103K échecs). Le fine-tuning de Qwen3-32B sur le sous-ensemble des réussites augmente le SWE-bench Vérifié : 23,0 % → 59,4 % pass@1, et il se classe #1 parmi les modèles de données ouvertes ≤32B paramètres. Fil sur le pipeline de génération de données 🧵

Présentation de LFM2-24B-A2B de @LiquidAI, un modèle hybride MoE avec 24 milliards de paramètres optimisé pour des pipelines multi-agents à fort volume. Les natifs de l'IA peuvent désormais utiliser LFM2-24B-A2B sur Together AI et bénéficier d'une inférence fiable pour des flux de travail agentiques à grande échelle et rentables.