Основатель стартапа Harness Патрик Цзян (Patrick Jiang) представил открытую языковую модель Harness-1 с 20 млрд параметров, которая, по его утверждениям, превосходит GPT-5.4 в задачах долгосрочного поиска. Объявление сделано в блоге компании и сопровождается публикацией исходного кода на GitHub.
Патрик Цзян, ранее известный как создатель платформы Harness для автоматизации DevOps, объявил о запуске Harness-1 — открытой языковой модели, оптимизированной для сложных поисковых задач с долгосрочным горизонтом планирования. Модель, содержащая 20 млрд параметров, позиционируется как конкурент коммерческим решениям, включая GPT-5.4 от OpenAI, в сценариях, требующих многоэтапного логического вывода.
В техническом блоге компании Цзян приводит результаты внутренних тестов, согласно которым Harness-1 демонстрирует более высокую точность в задачах, связанных с поиском информации в больших объёмах данных и построением цепочек рассуждений. «Наша модель справляется с многошаговыми запросами на 12–15% лучше, чем GPT-5.4 в аналогичных условиях», — утверждает он. При этом подчеркивается, что Harness-1 не использует данные OpenAI для обучения, а основана на собственных датасетах компании.
Исходный код модели и наборы данных опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0, что позволяет использовать их в коммерческих проектах. В сопроводительной документации отмечается, что Harness-1 поддерживает работу с контекстами до 128 тыс. токенов, что делает её пригодной для анализа длинных документов или сложных технических спецификаций. Компания также предлагает облачный API для интеграции модели в сторонние приложения.
Запуск Harness-1 происходит на фоне растущего интереса к специализированным языковым моделям, способным решать узкие задачи эффективнее универсальных решений. Ранее аналогичные инициативы представляли такие компании, как Mistral AI и Cohere, однако большинство из них не заявляли о прямом превосходстве над флагманскими моделями OpenAI. Эксперты отмечают, что независимая верификация результатов тестов Harness-1 станет ключевым фактором для оценки её реальной конкурентоспособности.
Источники: X-пост Патрика Цзяна (Patrick Jiang), 6 июня 2026; технический блог Harness.