Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 395 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: modernbert · dense
Базовая модель: ModernBERT-base
Опубликована: 21 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

ModernBERT-Large-Instruct-Logician-v0.5

JohnGorri

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Англоязычная ModernBERT-модель для заполнения пропусков и предсказания логических токенов по контексту.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

ModernBERT-Large-Instruct-Logician-v0.5 — англоязычная модель JohnGorri, дообученная на базе answerdotai/ModernBERT-base для предсказания замаскированных токенов с упором на логические выводы и дедуктивный анализ. Она использует архитектуру ModernBertForMaskedLM и содержит 394,7 млн параметров; заявленная длина контекста — 8192 токена.

Модель предназначена для заполнения пропусков в структурированных текстах, например для восстановления аргументов или уточняющих условий по контексту. Лицензия Apache 2.0. Как masked language model, она не предназначена для генерации длинных ответов в диалоговом стиле.

Сценарии применения

восстановление пропущенных аргументов в логических рассуждениях
предсказание недостающих условий или уточнений в структурированном тексте
заполнение маскированных токенов по контекстным подсказкам

Ограничения

Не предназначена для генерации длинных связных ответов в диалоговом стиле; сильнее ориентирована на предсказание замаскированных токенов в структурированных подсказках.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ModernBERT-Large-Instruct-Logician-v0

This model is a fine-tuned version of ModernBERT optimized for logical reasoning, deductive analysis, and structure-based token prediction. It relies on the ModernBertForMaskedLM architecture, making it highly effective at filling in missing contextual logic tokens (fill-mask).

Model Details

Developed by: JohnGorri
Model Type: Masked Language Model (MLM)
Base Model: answerdotai/ModernBERT
Language: English
License: Apache 2.0

Intended Uses & Limitations

Use Cases

Logical Deductions: Evaluating context clues to fill in missing arguments or qualifiers.

Limitations

As an encoder-based Masked Language Model, it is not designed for long-form generative text (like ChatGPT). It excels at predicting masked tokens inside structured prompts.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ModernBertForMaskedLM
Ревизия весов: b114c44