/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
6,9 млрд
Размер весов
14,6 ГБ
Архитектура
olmo3 · dense
Базовая модель
Olmo-3-1025-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-4

BrandonHowe
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на корпусе, связанном с состраданием, текстовая модель Olmo 3 на 6,9 млрд параметров для генерации ответов и экспериментов с эмпатичным стилем.

223скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

BrandonHowe/Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-4 — отдельная объединённая модель на основе Olmo-3-1025-7B от Ai2, дообученная на корпусе CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned. Это плотная авторегрессионная модель семейства Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста; контекст — до 65 536 токенов. Модель опубликована в BF16 в восьми шардах safetensors и загружается без адаптера.

Обучение продолжалось до эпохи 4, шаг 1500; в README указаны 10 000 уникальных документов, 2 000 повторных предъявлений на эпоху и 200 отдельных документов для валидации. Тематика обучающего корпуса предполагает эксперименты с эмпатичными или сострадательными ответами, однако обучение само по себе не подтверждает улучшение этого качества. Базовая модель англоязычная; отдельное подтверждение поддержки других языков в карточке отсутствует. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в сострадательном стиле
  • эксперименты с эмпатичностью ответов языковой модели
  • продолжение и дополнение текста
  • оценка влияния тематического дообучения на поведение модели

Ограничения

README предупреждает, что обучение не доказывает улучшения сострадательности; это качество следует оценивать отдельно. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-4

Standalone merged BF16 model from epoch 4.0, step 1500.

Dataset: CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned at 95e233baf48a7751bcec55a08347697ed6e4c4a8.

Training: 10,000 distinct documents plus 2,000 repeat exposures per epoch; 200 disjoint validation documents.

Merged with Unsloth's native save_pretrained_merged(save_method="merged_16bit"). Weights are validated BF16 and packaged losslessly into eight safetensors shards. No adapter is required to load this model.

See run_manifest.json for base revision, document selection hashes, training parameters and export validation. Training does not establish an improvement in compassion; evaluate that separately.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
1ca00f1

0 моделей

    Создать бенчмарк