Sarashina3.2 mini thinking : SoftBank sort son premier modèle de raisonnement japonais

Je garde toujours un œil sur les modèles de langue conçus au Japon, et SB Intuitions, la filiale IA de SoftBank, vient de franchir une étape : le 29 octobre, elle a publié Sarashina3.2 mini thinking, le premier modèle « qui réfléchit » de la famille Sarashina, entraîné entièrement en interne.

Ce qui change

Le modèle passe par une phase de réflexion avant de répondre, et on peut régler son effort sur trois niveaux (bas, moyen, élevé) avec un simple paramètre. Il est accessible par API dans la bêta gratuite du service Sarashina, ouverte le 13 octobre, avec un contexte de 128 000 tokens.

L'équipe a renforcé le pré-entraînement avec des données de contexte long et d'agents, puis enchaîné ajustement supervisé, apprentissage par renforcement multitâche et auto-distillation. Elle a aussi ajouté un renforcement dédié à la recherche d'informations et à la sécurité.

Les résultats

Sur douze tests, le saut est net par rapport à Sarashina3 mini : dialogue en plusieurs tours, mathématiques de type AIME, tâches d'agent, recherche et sécurité progressent tous. La comparaison inclut Qwen3-32B, gpt-oss-120b ou GPT-5.4 mini.

Mon avis

Ce que j'apprécie, c'est l'honnêteté du billet. SB Intuitions reconnaît que le score de questions-réponses sur la culture japonaise (JamC-QA) a baissé par rapport à la génération précédente, et que le modèle reste derrière Qwen3-235B et GPT-5.4 mini sur certains tests exigeants comme GPQA. L'entraînement aux agents de programmation est aussi encore limité. Pour un modèle « souverain » censé bien connaître le Japon, ce recul culturel est le point que je surveillerai de près dans la prochaine version.

Tous les détails techniques sont sur le blog officiel de SB Intuitions.