Zagreus-0.4B-por ist Teil der Zagreus-Modellfamilie von mii-llm, einem Open-Source-KI-Labor, das sich auf kleine Modelle für europäische Sprachen spezialisiert. Das Modell wurde vollständig from scratch vortrainiert – also nicht durch Fine-Tuning eines bestehenden Modells, sondern mit einem eigens zusammengestellten Korpus aus mehreren offenen Datensätzen: FineWeb, Portuguese FineWeb2, Portuguese FinePDFs und StarCoderData, alle über Hugging Face verfügbar. Das Recheninfrastruktur stellten die Sponsoren Seeweb (Cloud-Anbieter) und Regolo.ai bereit. Bei der Evaluation mittels Eduardo Garcias portugiesischem Evaluation-Harness erzielte der 483k-Checkpoint einen Score von 0,3230 – gegenüber 0,2569 für Qwen3-0.6B-Base, obwohl Qwen3 mehr Parameter besitzt. Auf den portugiesischen Varianten von ARC, HellaSwag und MMLU lag der Durchschnittswert bei 0,3113. Das Modell ist ausdrücklich kein fertiger Assistent, sondern ein offenes Foundation-Modell, das als Ausgangspunkt für Instruction-Tuning, domänenspezifische Anwendungen, Bildungstools und Edge-Deployments dienen soll. Trainingsrezept und Modellgewichte sind öffentlich auf GitHub bzw. Hugging Face zugänglich.