/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
smollm2_135m_trigger_v2_quadorbit_lm · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M-Instruct
Библиотека
pytorch
Опубликована
26 авг 2026

SmolLM2-135M-V2-QuadOrbit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная версия SmolLM2-135M для исследования генерации текста с управлением через триггер и контекстную ветвь QuadOrbit.

91скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 авг 2026

Бенчмарки

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

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

Argo1-OOAS разработала экспериментальную версию SmolLM2-135M с ветвью QuadOrbit для генерации текста с управлением через триггер. Основное ядро трансформера заморожено; дообучена отдельная ветвь контекста с 424 641 параметром. Всего в модели 134 939 649 параметров, 30 слоёв и ширина 576. Ветвь активируется выбранным пользователем триггером и может менять распределения следующих токенов; дополнительный контекст подаётся в эту ветвь без изменения весов модели во время запроса.

Модель предназначена для экспериментов с триггерным управлением генерацией и сравнения поведения модели при разных настройках триггера и контекста. Обучение проводилось на потоке SmolTalk; метаданные указывают английский язык. Карточка описывает итоговую оценку на случайных валидационных пакетах, а не стандартизированный бенчмарк. Модель доступна под лицензией Apache-2.0.

Это экспериментальная ветвь, а не надёжный ассистент: она может повторяться, галлюцинировать, игнорировать контекст и терять беглость при сильном управлении. Не предназначена для принятия медицинских, юридических, финансовых и иных важных решений.

Сценарии применения

  • эксперименты с триггерным управлением генерацией текста
  • сравнение вариантов генерации при разных настройках триггера
  • исследование влияния дополнительного контекста на продолжение текста

Ограничения

Модель может повторяться, галлюцинировать, игнорировать дополнительный контекст и терять беглость при высоком уровне управления. Валидационная оценка не является стандартизированным бенчмарком; модель не подходит для высокорисковых решений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Recommended Usage

For the easiest way to use this model with all required settings and its full functionality, use the TrajectoryLM application.

Screenshots

TrajectoryLM interface

TrajectoryLM model view

SmolLM2-135M V2 — QuadOrbit trigger

This research checkpoint keeps the SmolLM2 Transformer core frozen and trains a 424,641-parameter QuadOrbit/context branch. At inference, a user-selected trigger activates the branch and can alter a configurable number of following token distributions. Optional context conditions that private branch; it does not modify weights during prompting.

PropertyValue
Unique parameters134,939,649
Trained branch parameters424,641
Layers / width30 / 576
Context length8,192
Vocabulary49,152
Completed branch updates2,000
Token presentations262,144,000
Terminal sampled validation loss1.6958 (PPL 5.5)

The validation number is the training loop's final ten-random-batch estimate on the local SmolTalk validation stream. It is not a standardized benchmark and is not directly comparable to another objective or tokenizer.

Use in the comparison UI

Use this checkpoint through the TrajectoryLM comparison application:

git clone https://github.com/Argo1-OOAS/TrajectoryLM.git
cd TrajectoryLM

Then run start_windows.ps1 on Windows or start_macos.command on macOS, as described in the TrajectoryLM README. The interface checks for the release, offers a download if it is absent, shows download progress, and exposes the trigger/context controls and token audit. The release uses repository-native PyTorch code rather than Transformers AutoModel; review the source before execution.

Paper and limitations

Open research_paper.pdf for the architecture and training report. This is an experimental branch, not a reliable assistant. It can repeat, hallucinate, ignore added context, or lose fluency at high guidance. Do not rely on it for medical, legal, financial, safety, or other high-impact decisions.

Citation

@misc{argo1ooas2026smollm2v2,
  title={Trigger-Scoped QuadOrbit Adaptation of SmolLM2-135M},
  author={Argo1-OOAS},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/Argo1-OOAS/SmolLM2-135M-V2-QuadOrbit}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Архитектура smollm2_135m_trigger_v2_quadorbit_lm неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
smollm2_135m_trigger_v2_quadorbit_lm
Ревизия весов
bb463d6

0 моделей