Third Intelligence ने Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन-वेट जापानी वाक् पहचान मॉडल Haas-ja-v1.0 जारी किया है। कंपनी के पाँच डेटासेट वाले मूल्यांकन में इसका strict CER 6.12% रहा; कंपनी द्वारा बताई गई प्रति घंटे की लागत का अनुमान GPT-Transcribe से लगभग 75–100 गुना कम है। Haas-ja-v1.0 में 615.8 मिलियन पैरामीटर हैं और इसे लगभग 46,000 घंटे के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। कंपनी के अनुसार, 18,318 कथनों और 23.38 घंटे के जापानी भाषण वाले asr-ja-bench v1.1 पर मूल्यांकन किए गए ओपन मॉडलों में इसका strict CER सबसे अच्छा था।
Vals AI के एक अध्ययन के अनुसार, राजनीतिक सवालों पर चीनी मॉडलों के जवाब मॉडल, प्रॉम्प्ट की भाषा और उपयोग के संदर्भ के अनुसार अलग-अलग होते हैं। इसका माप कुछ चीनी सरकारी रुखों के साथ संरेखण का आकलन करता है, न कि तथ्यात्मक सटीकता का। शोधकर्ताओं ने अलग-अलग भाषाओं और जवाब के प्रारूपों में सैकड़ों सवालों का परीक्षण किया। सरलीकृत चीनी में दिए गए प्रॉम्प्ट से अधिकांश मॉडलों में सरकार-समर्थक जवाब अधिक मिले, जबकि कुछ गैर-चीनी मॉडलों ने भी कभी-कभी आधिकारिक रुख दोहराए। वास्तविक कामकाजी कार्यों में राजनीतिक रुझानों का पता लगाना अधिक कठिन था।
