FLock ha lanzado el modelo 1.1 THIS/THAT, con su tasa de éxito en 1,710 pruebas complejas de decisión aumentando del 40.6% al 77.5%. El equipo indicó que la nueva versión superó a GLM-5.3, Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash y V4 Pro en las mismas pruebas.

Según Foresight News, el modelo logró puntuaciones perfectas en las 68 pruebas de decisión anteriores y, en las 19 categorías de tareas del último benchmark, superó a GPT-5.6 y a Claude Opus 5 en cuatro categorías, mientras igualó el mejor resultado en otras dos. En la tarea de “mejor combinación dentro del presupuesto”, su tasa de éxito alcanzó el 67.8%, aproximadamente cuatro veces la de GPT-5.6 y cinco veces la de Claude Opus 5.

FLock dijo que las ganancias estaban limitadas a las tareas de referencia pertinentes y no representaban un ranking general de capacidades. La nueva versión mantiene 1.88 mil millones de parámetros, cero tokens generados y una latencia de prueba de aproximadamente 30.9 milisegundos. El equipo señaló que la mejora provino de la optimización de los datos de entrenamiento, más que de un tamaño de modelo mayor, y que FLock lanzó la actualización 1.1 un día después de la versión 1.0 mientras mantenía sin cambios la escala del modelo y la latencia de inferencia.