Компактная дообученная модель Gemma 3 для генерации решений и объяснений алгоритмических задач LeetCode на английском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Codingstark/Gemma-3-270M-LeetCode — компактная текстовая модель, дообученная на базе unsloth/gemma-3-270m-it для решения алгоритмических задач LeetCode и генерации связанного с ними текста. Она использует плотную архитектуру Gemma 3 с причинной языковой моделью и содержит 257 млн параметров. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов, поддержку английского языка и диалоговый режим; модель принимает текст и выдаёт текст.
Для дообучения использованы 2 641 примера из набора задач LeetCode. В карточке приведены значения training loss 1,035 → 0,986 и пиковое потребление памяти 2,76 ГБ, но не сообщаются результаты на независимом тестировании, поэтому эти показатели сами по себе не подтверждают качество решения задач. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README также заявляет совместимость с GGUF.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она предназначена для помощи с алгоритмическими задачами, однако её ответы следует проверять: модель компактна, а опубликованных бенчмарков и подробных ограничений по задачам в карточке нет.
В карточке нет независимых бенчмарков или оценок качества решений; ответы модели нужно проверять. Данные об обучении описывают 2 641 пример, поэтому охват задач может быть ограничен.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A specialized fine-tuned Gemma-3-270M model optimized for LeetCode algorithmic programming problems.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…