/ 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
11 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Olmo7b-compassion-cleaned-10k-20260910-CPT-merged-epoch-4

CompassioninMachineLearning
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, дообученная на текстах о сострадании для генерации текста.

380скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Olmo7b-compassion-cleaned-10k-20260910-CPT-merged-epoch-4 — самостоятельная модель генерации текста на архитектуре Olmo 3, полученная продолжением предобучения базовой модели Ai2 на очищенном наборе документов о сострадании. Модель содержит 6,9 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Веса BF16 сохранены без потерь в формате safetensors; адаптер для загрузки не требуется.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с поведением языковой модели на темах сострадания. Обучение охватило 10 000 различных документов с повторными предъявлениями и отдельную проверочную выборку из 200 документов. Сам факт обучения не подтверждает улучшение способности модели проявлять сострадание; это качество следует оценивать отдельно. Базовая модель англоязычная, поэтому основной язык — английский. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текстов на темы сострадания
  • изучение влияния продолженного предобучения на ответы языковой модели
  • эксперименты с поведением модели в диалогах о сочувствии

Ограничения

Обучение на тематическом наборе само по себе не доказывает повышения способности проявлять сострадание; это качество требует отдельной оценки. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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 341модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Olmo7b-compassion-cleaned-10k-20260910-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
6bc8653

0 моделей

    Создать бенчмарк