/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,9 млрд
Архитектура
olmo2 · dense
Базовая модель
Olmo2-7B-Math-CoT
Библиотека
transformers
Опубликована
2 фев 2026

Olmo2-7B-Breadcrumbs-v1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель OLMo 2 на 6,9 млрд параметров для диалогов, генерации кода и решения математических задач.

44скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Olmo2-7B-Breadcrumbs-v1 — объединённая текстовая языковая модель, созданная Alelcv27 методом mergekit Breadcrumbs на основе OLMo-2-1124-7B-Instruct и моделей Olmo2-7B-Code и Olmo2-7B-Math-CoT. Она предназначена для генерации текста в диалогах и сочетает возможности следования инструкциям с решением задач по программированию и математике.

Модель имеет плотную архитектуру OLMo 2 с причинным декодированием, содержит 6,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Репозиторий использует формат safetensors, для работы применяется Transformers. Основной язык базовой модели — английский; сведения о поддержке других языков не приведены.

Модель подходит для диалоговых ответов, генерации и объяснения кода, а также пошагового решения математических задач. Качество на этих задачах отдельно не подтверждено в карточке, а объединение нескольких моделей может приводить к непредсказуемым результатам. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация и объяснение программного кода
  • пошаговое решение математических задач
  • следование текстовым инструкциям

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами; качество по коду и математике отдельно не оценено в предоставленной карточке. Лицензия и условия использования в предоставленных данных не приведены.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Olmo2-7B-Breadcrumbs-v1

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Breadcrumbs merge method using allenai/OLMo-2-1124-7B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: allenai/OLMo-2-1124-7B-Instruct
dtype: float16
merge_method: breadcrumbs
modules:
  default:
    slices:
    - sources:
      - layer_range: [0, 32]
        model: Alelcv27/Olmo2-7B-Code
        parameters:
          weight: 0.8
      - layer_range: [0, 32]
        model: Alelcv27/Olmo2-7B-Math-CoT
        parameters:
          weight: 0.8
      - layer_range: [0, 32]
        model: allenai/OLMo-2-1124-7B-Instruct
parameters:
  density: 0.9
  gamma: 0.01
  normalize: 1.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo2ForCausalLM
Ревизия весов
a0034d2

0 моделей