ZAYA1-8B เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เน้นความสามารถด้านการใช้เหตุผล (Reasoning) โดยใช้สถาปัตยกรรม MoE++ ของ Zyphra โมเดลนี้มีความโดดเด่นที่มีจำนวนพารามิเตอร์รวม 8 พันล้าน (8B) แต่มีพารามิเตอร์ที่ทำงานจริง (Active Parameters) เพียง 700 ล้านรายการเท่านั้น ซึ่งช่วยให้มีประสิทธิภาพสูงในขณะที่ใช้ทรัพยากรการคำนวณต่ำ กระบวนการฝึกฝนโมเดลนี้ทำบนแพลตฟอร์มของ AMD ทั้งระบบ และมีการป้อนข้อมูลด้านการใช้เหตุผลตั้งแต่ขั้นตอน Pretraining
จุดเด่นสำคัญคือการนำเสนอวิธี Markovian RSA ซึ่งเป็นเทคนิคการคำนวณในช่วงการทดสอบ (Test-time compute) ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในโจทย์ที่ซับซ้อน จากผลการทดสอบพบว่า ZAYA1-8B สามารถทำคะแนนในระดับที่เทียบเท่าหรือเหนือกว่าโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก เช่น DeepSeek-R1-0528 ในด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม และยังลดช่องว่างประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับโมเดลระดับแนวหน้าอย่าง GPT-5-High หรือ Gemini-2.5 Pro ในบางเกณฑ์มาตรฐาน
