/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
3 апр 2025

MegaMath-Llama-3.2-3B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для решения математических задач с пошаговыми рассуждениями и программно-опосредованным подходом.

94скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены16 апр 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 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

MegaMath-Llama-3.2-3B — экспериментальная языковая модель семейства Llama 3.2, разработанная как proof-of-concept и обученная на наборе данных LLM360/MegaMath. Она предназначена для решения математических задач с пошаговыми рассуждениями Chain-of-Thought и программно-опосредованным подходом Program-Aided Language (PAL).

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров, принимает и генерирует текст. Указанная длина контекста — 131 072 токена. В метаданных указан английский язык. Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Llama 3.2.

Сценарии применения

  • решение математических задач с пошаговым объяснением
  • решение задач с помощью программно-опосредованных рассуждений
  • генерация кода для вычислений при решении математических задач

Ограничения

Модель описана как proof-of-concept; её качество и надёжность для практического применения не подтверждены в предоставленных материалах.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MegaMath-Llama-3.2-3B

Arxiv | Datasets

A proof-of-concept model train on MegaMath dataset, capable of both Chain-of-Thought and Program-Aided-Language problem solving.

image/png

Performance

image/png

Citation

If you find our work useful, please cite

@article{zhou2025megamath,
  title     = {MegaMath: Pushing the Limits of Open Math Corpora},
  author    = {Zhou, Fan and Wang, Zengzhi and Ranjan, Nikhil and Cheng, Zhoujun and Tang, Liping and He, Guowei and Liu, Zhengzhong and Xing, Eric P.},
  journal   = {arXiv preprint arXiv:2504.02807},
  year      = {2025},
  note      = {Preprint}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9a6e73f

0 моделей