Системи не просто розпізнають форми. Вони читають їх.
Олександрійський стартап TokenAI випустив дві нові моделі: Horus Hiero і Horus Hiero Mini. Вони виконують завдання, яке ми вважали практично нездійсненним для стандартних зорових моделей: аналізують давньоєгипетську граматику на основі візуальних даних і переводять її безпосередньо в структурований англійський або арабський текст.
Без зовнішнього фінансування. Розроблено повністю із нуля.
Більшість сучасних зорових ІІ, звичайно, можуть виявити ієрогліф. Вказати на нього, можливо, позначити як «гриф» або «око». Але на цьому їхні здібності закінчуються. Вони не здатні складати ці символи у зв’язкові речення. Їм не вистачає власного механізму обробки давньої синтаксичної структури. TokenAI заповнив цю порожнечу.
«ІІ, що має нативне розуміння контексту ієрогліфів, не має аналогів.»
Двигун навчений реальних артефактах: епіграфічних кресленнях, кам’яних рельєфах, уривках папірусних сувоїв. А не лише на цифрових шрифтах. Система розуміє специфіку носія.
Ось що справді важливо.
Horus Hiero 9B – це флагманська модель. Вона займає верхній рядок у новому бенчмарку TokenAI.
Horus Hiero Mini 4B – модель для масового сегмента. Створено для роботи на бюджетних процесорах. Уявіть переведення офлайн на недорогому смартфоні.
Обидві моделі мають величезне контекстне вікно 128 000 токенів. Ви можете завантажити туди цілу книгу. Вони також підтримують понад 100 сучасних мов, відображаючи повні арабські діалекти – від розмовного єгипетського до Казах (заливних) та левантійських варіантів. Йдеться не лише про минуле. Вони долають мовний розрив у всьому регіоні.
Говоримо цифрами.
Пропрієтарний Hieroglyphic AI Benchmark оцінює продуктивність за чотирма параметрами: розпізнавання, транслітерація, переклад та контекстуальне міркування.
Horus Hiero показав загальний результат 90%. 92,4% при точному ідентифікації символів згідно зі списком Гардинера. 89,3% за реального граматичного перекладу. Це високий рівень точності для стародавніх текстів. Mini-модель відстала небагато, показавши 84,2%, що цілком логічно: вона жертвує частиною потужності заради можливості роботи на будь-якому пристрої. Навіть на залізі, яке не кричить про себе як про дата-центр.
Результати на глобальних бенчмарках також конкурентоспроможні. Horus Hiero набрав 79,3% у MMLU-Pro. Його навички програмування на Python досягли 83,7 за HumanEval. Для моделі із 9 мільярдами параметрів? Це результат, що значно перевищує середній для її класу.
А що щодо сенсу?
Тут виникає складність більшості ІІ. Транслітерація проста. Перетворити символ на фонетичний звук. Контекстуальне міркування? Це вимагає розуміння того, чому та чи інша комбінація має значення.
Якщо ІІ бачить Анх, Око Гора і жезл Васа разом, він повинен розуміти, що це не просто список предметів. Це твердження про життя, захист та владу. Священне поняття, пов’язане зі стосунками фараона з богами. TokenAI заявляє, що його моделі розуміють ці релігійні та культурні зв’язки. Не просто слова. А вага, що стоїть за ними.
Практичне застосування? Миттєвий переказ через камеру для туристів у музеях. Найкращі інструменти для єгиптологів. Високоакуратний OCR для історичних архівів. Можливо навіть корпоративний пошук для компаній, що працюють з арабськими документами на різних діалектах.
Це не перший випадок, коли TokenAI здивував публіку.
Заснована Ассемом Сабрі, команда раніше у 2026 році випустила Horus 1.0-4B. Крихітна модель з 4 мільярдами параметрів, яка перевершила Llama 3.1 і Gemma 2 в MMLU, незважаючи на те, що ті моделі вдвічі більші за параметри. Вона навіть розгромила їх у ArabicBench (67% проти 40% у Llama). Компанія зберігала темп, створивши Horus Lens 1.0 — модель генерації зображень з тексту.
Цей реліз слідує тій же парадигмі. Ефективність. Відкрита вага під кастомною ліцензією для захисту інтелектуальної власності, але з дозволом на дослідження. Незабаром з’явиться інтерфейс чату. Вже в розробці більша та потужна модель.
Чи є це кінцем ручного розшифрування для вчених? Мабуть, ні.
Але чи для відвідувача музею, що дивиться на стіну в Луксорі? Стіна стала голоснішою. Точніше. Камінь каже. І тепер говорить і програмне забезпечення, яке його читає.
