Uploaded finetuned model
- Developed by: Creekside
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Creekside/lfm-230-cpt-logic-v1
This lfm2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 221 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lfm2 · dense
- Базовая модель
- lfm-230-cpt-logic-v1
- Опубликована
- 14 авг 2026
Ссылки
lfm-230-CoT
Компактная дообученная модель LFM2 для генерации текста, диалогов и работы через интерфейс вызова инструментов.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Creekside/lfm-230-CoT — компактная языковая модель семейства LFM2, разработанная Creekside и дообученная на Creekside/lfm-230-cpt-logic-v1. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Обучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель имеет плотную архитектуру Lfm2ForCausalLM и 221,2 млн параметров, поддерживает контекст до 128 000 токенов и опубликована в формате safetensors. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- ведение текстового диалога
- ответы на логические вопросы
- использование инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества или подробности обучающих данных; заявленные возможности логических рассуждений и вызова инструментов не сопровождаются примерами или оценками.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Lfm2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 0ec26a5