/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
345 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 авг 2026

bee-350m-pt-base-15b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная базовая модель Qwen3 на 345 млн параметров для португалоязычной генерации текста и воспроизведения абляции по объёму обучающих данных.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 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

BrCamp desenvolveu o Bee-350M PT, variante experimental de 345,3 млн параметров на архитектуре Qwen3 для португальского языка. Это базовая авторегрессионная модель генерации текста, обученная с нуля; контекст составляет 2048 токенов. Вариант ответвили от основного обучения на шаге 165 000 и продолжили обучение с затуханием скорости обучения до 15 млрд токенов. По README, при одинаковых архитектуре, корпусе, токенизаторе и расписании обучения вариант предназначен для воспроизведения абляции влияния объёма данных; для обычного использования автор рекомендует основную модель Bee-350M PT.

Модель не настроена для следования инструкциям, диалога или вызова инструментов. Авторы отмечают, что небольшой размер и короткий контекст повышают риск фактических ошибок, а модель наследует предубеждения португалоязычных веб-данных; показатель bpb оценивает языковое моделирование, а не качество свободных ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • воспроизведение эксперимента по влиянию объёма обучающих данных
  • сравнение качества языкового моделирования при разных объёмах токенов
  • генерация продолжений португалоязычного текста
  • исследование обучения базовых языковых моделей с нуля

Ограничения

Модель не следует инструкциям, не предназначена для диалога и вызова инструментов; при 345 млн параметров и контексте 2048 токенов возможны фактические ошибки. Она наследует предубеждения португалоязычных веб-данных, а показатель bpb не характеризует качество ответов.

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

Bee-350M PT — variante 15B (fork de decaimento)

Este e' o gemeo experimental de BrCamp/bee-350m-pt-base. Mesma arquitetura, mesmo corpus, mesmo tokenizador, mesma forma de schedule — a unica coisa que difere e' o total de tokens: 15,00B aqui contra 21,75B no principal.

Ele existe porque foi bifurcado do checkpoint do run principal no passo 165.000 (com estado do Adam e posicao no dado), decaindo dali ate 15,00B enquanto o principal seguia no plato.

Por que ele importa

modelotokenstok/parambpb
bee-350m-pt-base21,75B630,8207
este (15B)15,00B430,8223
bee-150m-pt-base21,75B1430,8438

⭐ 45% mais dado renderam 0,19% de bpb. Ja ir de 151M para 345M parametros rendeu 2,76%. Nesta arquitetura o volume de tokens satura por volta de 43 tok/param — e a escala continua pagando.

⭐ E o mesmo modelo, nos mesmos 15,00B tokens, mede 0,9167 se colhido no plato do WSD e 0,8223 decaido: o decaimento de LR sozinho vale 10,3% de bpb. Comparar marcos intermediarios de modelos com schedules diferentes mede o schedule, nao o modelo.

Para que serve

Como modelo, ele e' ligeiramente pior que o principal — use o principal. Este aqui serve para reproduzir a ablacao: e' o unico ponto que permite isolar o efeito do volume de tokens com todo o resto fixo.

Detalhes: bpb medido.

Limitacoes

As mesmas do principal: modelo base, nao segue instrucoes, nao conversa, nao usa ferramentas; 345M parametros e 2048 de contexto alucinam fatos com facilidade; herda os vieses da web em portugues. bpb mede modelagem de linguagem, nao fluencia de resposta.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
6a6b58e

0 моделей