/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
10 янв 2025

Llama3.3-70B-CogniLink

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная на базе Llama 3.3 70B диалоговая модель для генерации текста и многошаговых рассуждений на английском языке.

49скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 июн 2025

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.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6931

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4877

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4455

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6668

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5173

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4139

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CogniLink — дообученная Daemontatox модель на архитектуре Llama 3.3 70B, созданная для многошаговых рассуждений, логического вывода и диалоговой генерации текста. Она содержит 69,5 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и рассчитана прежде всего на английский язык. В карточке указаны instruction tuning и обучение на наборах данных с цепочками рассуждений; доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers.

Модель можно применять для пошаговых объяснений учебных задач, анализа сценариев и аргументов, а также вопросов и ответов в исследовательских, деловых и правовых сценариях. README также упоминает медицинские применения, однако не приводит подтверждений клинической точности. Для запуска требуется значительная вычислительная память; утверждения README о работе на ограниченных устройствах и эффективности 4-битного режима не подкреплены метриками производительности. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • пошаговые объяснения решений задач по математике и STEM
  • ответы на вопросы с многошаговым логическим выводом
  • анализ деловых сценариев и рисков
  • подготовка черновиков исследовательских текстов и гипотез
  • обобщение правовых аргументов и нормативных материалов

Ограничения

Модель содержит 69,5 млрд параметров и может требовать значительных вычислительных ресурсов; заявления о запуске на периферийных устройствах и 4-битной эффективности не сопровождаются измерениями. Результаты рассуждений и выводы в медицинской, правовой и иных критически важных областях требуют независимой проверки.

Для каких профессий подходит14

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image

Model Card: CogniLink - Redefining Reasoning AI

Overview

CogniLink is a state-of-the-art (SOTA) reasoning model, engineered to set new benchmarks in logical problem-solving and chain-of-thought capabilities. Leveraging the power of LLaMA 3.3 70B, CogniLink excels in multi-step reasoning, inference, and real-time decision-making across diverse domains. Whether tackling mathematical proofs, legal analyses, or dynamic real-world scenarios, CogniLink ensures clarity, precision, and scalability.

Designed for both high-performance tasks and resource-efficient environments, CogniLink represents the perfect fusion of innovation and practicality.


Key Features

  • Base Model: unsloth/llama-3.3-70b-instruct
  • Developed By: Daemontatox
  • License: Apache 2.0 (open and permissive)
  • Primary Language: English
  • Specialization: Multi-domain reasoning, step-by-step logic, and advanced inference.

CogniLink is optimized for tasks requiring:

  • Reasoning Depth: Multi-step logic with exceptional accuracy.
  • Chain-of-Thought (CoT): Built-in mechanisms to generate clear, stepwise reasoning paths.
  • Resource Efficiency: Ideal for deployment on both high-performance servers and resource-constrained devices, including edge computing platforms.

Training and Optimization

CogniLink’s fine-tuning was accelerated using Unsloth, enabling a 2x faster training pipeline. The training process was powered by Hugging Face's TRL library, ensuring seamless instruction tuning and robust adaptability across reasoning-heavy applications.

With advanced techniques like quantization-aware training and parameter-efficient fine-tuning, CogniLink is lightweight without compromising on performance, making it a top choice for edge deployment and embedded systems.

Special thanks to Modal.com for providing H100 GPUs, which enabled accelerated training and optimized performance for CogniLink. Their generous support significantly contributed to the model’s development and deployment readiness.


Applications

CogniLink is versatile and excels in various industries:

1. Education and Training

  • Powers AI tutors for step-by-step problem-solving in STEM education.
  • Supports interactive learning tools with detailed explanations.

2. Research and Academia

  • Assists researchers with hypothesis testing, complex analysis, and paper drafting.
  • Enhances productivity in tasks requiring deep logical reasoning.

3. Business Decision Support

  • Real-time scenario analysis for strategic decision-making.
  • Risk assessment tools for dynamic business environments.

4. Legal and Policy Analysis

  • Enables multi-step reasoning for case law interpretations and regulatory reviews.
  • Assists legal professionals with clear and logical argument generation.

5. Healthcare AI

  • Supports diagnostics and medical workflows with robust reasoning models.
  • Ensures accuracy in multi-step inferential tasks like patient case reviews.

Technical Specifications

  • Quantization: Fully compatible with 4-bit inference for efficient performance.
  • Latency: Optimized for real-time responses in latency-sensitive applications.
  • Scalability: Deployable on diverse hardware setups, from high-end GPUs to edge devices.

Why Choose CogniLink?

CogniLink isn’t just a model; it’s a reasoning companion. Its fine-tuned chain-of-thought design ensures not just answers, but rational, explainable processes, giving users the confidence and insights they need to make critical decisions.

  • Transparent Reasoning: Every decision is backed by a logical thought process.
  • Versatile Applications: From academia to business, CogniLink adapts effortlessly.
  • Cutting-Edge Efficiency: High performance meets cost-effectiveness.

Get Started

CogniLink is available for download and deployment. Start integrating advanced reasoning into your applications today!

For inquiries, contributions, or support, visit Unsloth GitHub.

CogniLink: Connecting Intelligence with Clarity.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here! Summarized results can be found here!

MetricValue (%)
Average42.47
IFEval (0-Shot)69.31
BBH (3-Shot)52.12
MATH Lvl 5 (4-Shot)39.58
GPQA (0-shot)26.06
MuSR (0-shot)21.40
MMLU-PRO (5-shot)46.37

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
648feca

0 моделей