Atria Dawn Preview

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Atria Dawn Previewは、Shanghai AI Labのコンテキスト長256K、テキスト専用のエージェントモデルです。重みとサーバーへのデプロイを比較します。Atomic Chatでの対応はまだ確認されていません。

基本情報

ライセンス： MIT（モデルカードの記載による）
パラメータ数： 基盤モデルは744B、保存されたパラメータ数は753.33B
コンテキスト長： 公称256K
モダリティ： テキストの入出力
最小ハードウェア構成： 未測定。BF16ファイルだけで1,506.67 GBあり、さらに実行時のメモリが必要です

Atria Dawn Previewとは？

Atria Dawn Previewは、Shanghai AI Laboratoryが開発した、研究・エンジニアリング向けエージェント用のテキスト専用モデルです。GLM-5.2を基盤とし、タスクを検証可能な成果に結びつけるよう設計されています。たとえば、テストに合格するコード、出力が保存された実験、出典に裏付けられたレポートなどです。このプレビュー版ではBF16とFP8の重みをダウンロードできますが、その規模から、セルフホスティングには複数のアクセラレータを使う構成が必要になります。

仕様	Atria Dawn Preview
パラメータ数	基盤モデルは744B、保存されたパラメータ数は753.33B
アーキテクチャ	スパースアテンションを採用したGLM MoE
層数	78
コンテキスト長	公称256K
モダリティ	テキストの入出力
リリース状況	プレビュー版
ライセンス	MIT（モデルカードの記載による）

リリースでは基盤モデルのパラメータ数を744Bとしていますが、アップロードされたテンソルの一覧ではそれより多くなっています。この違いは、必要なストレージ容量を見積もる際に重要です。config.jsonでは位置数の上限が1,048,576に設定されているものの、モデルカードに記載されたコンテキスト長は256Kです。ここでは公称の上限を採用し、設定値を、1,000,000トークンでの運用が検証済みであるという保証としては扱いません。基盤モデルについては、GLM-5.2をご覧ください。

Atria Dawn Previewのベンチマーク

Shanghai AI Laboratoryは、リリース時のモデルカードで以下の結果を報告しています。これらはベンダーが報告したスコアであり、Atomic Chatによる測定値ではありません。また、この比較では、すべてのモデルでツールの利用枠や推論サービスの提供条件が同一であることは確認できません。ダッシュは結果が提示されていないことを示します。出典：公式モデルカード。

ベンチマーク	Atria Dawn Preview	DeepSeek V4 Pro 0813	KIMI K3	Qwen 3.8 Max	GLM 5.3	GPT 5.6 sol	Claude Opus 5
BrowseComp ウェブ調査	92.5	83.4	91.2	-	-	92.2	90.8
DeepResearch Bench II 詳細調査	51.1	46.6	51.3	49.2	52.7	50.7	54.1
MLE-bench Lite 機械学習エンジニアリング	86.2	86.8	85.8	81.3	80.8	88.9	88.0
SWE-bench Pro 高難度エンジニアリング	59.6	58.3	61.6	65.1	60.3	61.4	74.7
Terminal-Bench 2.1 ターミナル操作エージェント	78.3	78.7	-	89.3	85.4	85.1	90.2
BFCL v4 関数呼び出し	77.0	71.4	69.1	-	74.1	-	-
AutomationBench オフィス業務の自動化	53.8	41.7	45.9	49.7	49.2	45.7	49.4

公開された比較では、掲載モデルの中でAtriaがBrowseComp、BFCL v4、AutomationBenchで首位となっています。SWE-bench ProとTerminal-Bench 2.1ではClaude Opus 5を下回っています。この結果は、検索やツールを使った作業で評価する根拠にはなりますが、あらゆるコーディングタスクで最良のモデルとみなす根拠にはなりません。

Atria Dawn Previewのハードウェア要件

公式リポジトリには、BF16のシャードが353個、FP8のシャードが177個あります。以下の合計値は、ファイルのオーバーヘッドを含む、実際の重みファイルのサイズを合算したものです。FP8ではディスク使用量が大幅に減りますが、それでも755.63 GBの重みファイルを扱う処理は、ノートパソコン向けとはいえません。

精度	入手元	ディスク上のサイズ
BF16 Safetensors	internlm/Atria-Dawn-Preview	1,506.67 GB
FP8 Safetensors	internlm/Atria-Dawn-Preview-FP8	755.63 GB

RAMまたはVRAMには、実行時のバッファとアテンションキャッシュを収める容量も必要です。追加で必要な容量は、コンテキスト長、同時実行数、推論サーバーのエンジンによって異なります。最小構成は測定していません。開発元は、SGLang 0.5.13.post1以降またはvLLM 0.23.0以降を挙げ、GLM-5.2のデプロイ手順を案内しています。

Atomic ChatでAtria Dawn Previewを実行する方法

このプレビュー版については、アプリ内での実行は確認されていません。確認した公式リポジトリで提供されているのはSafetensorsであり、Atomic Chat向けのGGUFビルドではありません。通常のデスクトップ向け手順で動作することを期待して、いずれの完全なチェックポイントもダウンロードしないでください。セルフホスティングについては、公開元のデプロイセクションに対応サーバーフレームワークが記載されています。これは、Atomic Chatでの対応が確認されていることとは別です。ほかのチェックポイントや、それぞれのダウンロード方法については、モデルカタログをご覧ください。

Atria Dawn Previewのライセンス

公式モデルカードでは、プレビュー版のコードと重みのライセンスをMITと記載しています。LICENSEリンクは現在404を返すため、再配布条件を判断する根拠として利用する前に、公開元から実際のライセンス本文を入手してください。ホスト型APIへのアクセスは、重みのダウンロードとは別のサービスです。

出典とファイル一覧の確認日：2026年9月15日。

Hugging Faceからモデルをダウンロード

# ダウンロードのみ。推論は開始しません。
hf download internlm/Atria-Dawn-Preview --revision e09907f5def561001bf7a9f2d8ff33836e4b1690
# 別途公開されているFP8チェックポイントにはinternlm/Atria-Dawn-Preview-FP8を使用してください。

互換性のあるOpenAI形式のローカルチャットサーバーを設定した後：
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"model":"internlm/Atria-Dawn-Preview","messages":[{"role":"user","content":"Outline a test plan for a CSV parser."}]}'

互換性のあるローカルサーバー用のクライアント例です。サーバーで設定したモデル名とポートを使用してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="local")
result = client.chat.completions.create(
    model="internlm/Atria-Dawn-Preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "Outline a test plan for a CSV parser."}],
)
print(result.choices[0].message.content)

お使いのマシン上で、互換性のあるサーバーが稼働している必要があります。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({baseURL: "http://127.0.0.1:8000/v1", apiKey: "local"});
const result = await client.chat.completions.create({
  model: "internlm/Atria-Dawn-Preview",
  messages: [{role: "user", content: "Outline a test plan for a CSV parser."}]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

デスクトップ

macOS

(Intel・Apple Silicon)

ダウンロード

Windows

(x64)

ダウンロード

Linux

(x86_64)

ダウンロード

よくある質問

このプレビュー版は、Atomic Chatでの動作が確認されていません。確認した公式リリースはBF16とFP8のSafetensorsであるため、カタログに掲載されているだけではデスクトップでの互換性があるとはいえません。重みをダウンロードする前に、実行環境と形式を確認してください。

元のBF16重みファイルは合計1,506.67 GBです。これはディスク使用量であり、検証済みの最小RAM容量やVRAM容量ではありません。別途提供されるFP8ファイルは、実行時のメモリを含めずに合計755.63 GBです。

公開版が受け付けるのはテキストのみで、公称のコンテキスト長は256Kです。設定にはそれより大きな位置数の上限が含まれていますが、モデルカードでは、その値を対応するコンテキスト長として案内していません。添付画像は対応する入力ではありません。