Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 июн 2026

Ссылки

CENO-base-1b-preview

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Предварительная базовая причинная языковая модель для оценки последовательностей ДНК, извлечения их представлений и последующего дообучения.

22скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 июн 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

CENO Base 1B Preview — базовая языковая модель для работы с последовательностями ДНК, опубликованная CladeTeam. Модель создана на основе NVIDIA Nemotron-H: в репозитории переименована реализация Transformers, а веса оставлены без изменений. Она использует причинную языковую архитектуру и символьный токенизатор CENO; для загрузки требуется включить доверие к коду репозитория в Transformers.

Модель предназначена для оценки правдоподобия последовательностей ДНК, получения представлений и дальнейшего дообучения на данных конкретных видов или задач. Для работы кода нужны PyTorch и стек Mamba/Triton; при отсутствии mamba-ssm и causal-conv1d можно отключить ядра Mamba и использовать реализацию на чистом PyTorch. Выпуск обозначен как предварительный. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

оценка правдоподобия последовательности ДНК
извлечение представлений из последовательностей ДНК
дообучение на геномных данных конкретного вида
адаптация модели к специализированным задачам анализа ДНК

Ограничения

Это предварительная базовая модель, рассчитанная на последовательности ДНК, а не готовая специализированная система. Для загрузки требуется trust_remote_code=True и среда PyTorch с Mamba/Triton; для пути с ядрами Mamba нужны mamba-ssm и causal-conv1d.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CENO Base 1B (Preview)

Base CENO language model. This is a preview release.

CENO is derived from NVIDIA's Nemotron-H (Apache-2.0). The custom Transformers remote code in this repository (configuration_ceno.py, modeling_ceno.py) is a rename of the upstream Nemotron-H implementation; the model weights are unchanged.

This repository includes custom Transformers remote code for CENOForCausalLM and CENOCharLevelTokenizer. Load with trust_remote_code=True.

Files

model.safetensors: model weights
config.json: model config with auto_map
generation_config.json: generation config
configuration_ceno.py, modeling_ceno.py: custom model code
ceno_tokenizer.py, tokenizer_config.json, special_tokens_map.json, vocab.json: tokenizer files

Loading

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo_id = "CladeTeam/CENO-base-1b-preview"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)

The model code depends on PyTorch and the Mamba/Triton stack used by Nemotron-H. The bundled config sets use_mamba_kernels=true; if mamba-ssm and causal-conv1d are not installed, set config.use_mamba_kernels=False before loading to fall back to the pure-PyTorch Mamba path.

Intended Use

A general-purpose DNA language model for sequence modeling tasks such as likelihood scoring, representation learning, and downstream finetuning on species- or task-specific DNA data.

License

This model and its bundled code are released under the Apache License 2.0, inheriting the license of the upstream Nemotron-H model code (Copyright 2024 AI21 Labs Ltd. and the HuggingFace Inc. team; Copyright (c) 2025 NVIDIA CORPORATION). Modifications for CENO by CladeTeam.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Ревизия весов: 390018a