1 ноября на Hugging Face появился публичный репозиторий burner22/numbat: 772 шарда safetensors, суммарный объём в индексе тензоров — 7 720 300 817 720 байт, около 7,72 ТБ. Страница модели показывает 6,8 трлн параметров и 5 846 скачиваний за последний месяц. Для читателя это набор файлов, который можно скачать и разобрать, а не подтверждённый релиз: загрузчик анонимен, происхождение весов не подтверждено ни компанией, ни независимой проверкой.
Что видно на странице репозитория
Карточка перечисляет состав: шарды от model-00001-of-00772.safetensors, ckpt_metadata.json с путём чекпоинта и выводом eval-стенда, training_log_tail.txt с последними примерно 400 шагами лога, а также configuration_numbat.py и modeling_numbat.py — ссылочную реализацию архитектуры. Там же сказано, что каждый шард меньше 10,6 ГБ, что файлы лежат в формате safetensors и что типы тензоров — BF16, F32 и U8. Для самопроверки приведены две команды: подсчёт ключей внутри шарда и вывод total_size из model.safetensors.index.json, который и даёт 7 720 300 817 720 байт. Проверяемая часть — структура и метаданные: число шардов, байтовый размер, типы тензоров, счётчик скачиваний. Объём файлов не доказывает ни происхождение весов, ни качество модели.
Что заявляет загрузчик
Карточка описывает numbat как модель примерно на 14 трлн параметров, 114 слоёв, гибридную архитектуру GDN/MLA и MoE с 1 224 экспертами (top-48 плюс один общий), в формате NVFP4. Там же сказано, что numbat — внутреннее кодовое имя следующего обучения Anthropic класса Mythos, а само имя встречается в утечке исходного кода Claude Code в марте 2026. Файлы автор называет чекпоинтом, снятым в середине предобучения: шаг 1 830 000 из примерно 1,96 млн, без посттренинга и RLHF, «eval-копия», тогда как сырые веса BF16 и состояние оптимизатора остаются в кластере, для которого нужно около 85 ускорителей. На вопрос «Is this real?» в карточке стоит ответ «Yes». Происхождение файлов не объяснено: там же написано «Do not DM me asking for the source». Всё перечисленное — утверждения загрузчика.
Расхождение в параметрах
Страница модели показывает 6,8 трлн параметров, карточка заявляет около 14 трлн. Разница почти двукратная, методика подсчёта не приведена: не сказано, что считает автоматический подсчёт Hugging Face и что имеет в виду автор. Пока числа расходятся, «модель на 14 трлн» остаётся заявлением, а не измеренной характеристикой репозитория.
Скачивания не равны людям
Счётчик Hugging Face — 5 846 скачиваний за последний месяц. Пост Telegram-канала «Бэкдор» от 1 ноября, 19:20 UTC, пересказывает это как «5 тысяч человек их уже скачали». Счётчик фиксирует загрузки, а не уникальных людей: один человек или скрипт может скачать файлы несколько раз. Поэтому 5 846 нельзя читать как аудиторию, число пользователей или признак массового интереса.
Что остаётся непроверенным
Anthropic ситуацию не комментировала, независимой проверки весов нет. Пост канала упоминает «потенциальные косяки в весах», не называя ни исследователей, ни сами дефекты, ни методику, — это утверждение Telegram-канала, а не результат опубликованного аудита. Принадлежность Anthropic и связь с Mythos держатся на слове загрузчика: упоминание кодового имени в утечке Claude Code не доказывает, что чекпоинт создан компанией. Возможность запуска через modeling_numbat.py тоже заявлена карточкой и не проверена. Практический итог: репозиторий можно изучать как набор файлов и метаданных, но не как подтверждённый релиз и не как готовую к использованию модель.
