H2LooP电信模型v1：从电信理解到自主发布和公关解决

我们推出了 H2LooP Telecom Model v1，这是一种针对电信行业进行微调的领域专用大型语言模型。我们发布了两个服务于互补用例的领域适应模型变体：用于电信领域问答和推理的以理解为中心的变体，以及用于自主电信代码生成、拉取请求解析和生产存储库上的代码提交的代理变体。 H2LooP Telecom 在 GSMA Open Telecom Lite (OT-Lite) 基准和专有电信代码生成基准上取得了优异的成绩，在独立排行榜评估中优于 GPT-5 和 Claude Opus 等前沿闭源模型，同时保留了通用功能。 Compression 变体在 OT-Lite Pass@3 上实现了 81.8% 的加权平均值，并且在官方社区运营的 Open Telco AI Leaderboard* 上独立排名第 5，参数仅为 31B，领先于前沿闭源系统，包括 Claude Opus 4.6、GPT-5、Gemini 3 Flash、Grok-4-fast 和 Kimi K2.5。与电信代码生成的基本模型相比，我们的代理变体在 AST 相似性方面获得了 +8.8% 的相对提高，在位置 IoU 方面获得了 +20.0% 的相对提高，同时保持了相同的 MMLU (74.0%) 和 BFCL v3 多轮函数调用 (79.0%) 性能，表明零灾难性遗忘。对精心策划的电信语料库的领域专业化，涵盖 3GPP 标准、O-RAN 规范、网络遥测和真实存储库提交，与同等规模的通用模型相比，产生了实质性改进，在特定领域的评估上接近前沿闭源模型，并由我们的官方排行榜独立证实。