/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
10,8 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
Motif · dense
Базовая модель
Motif-2-12.7B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
28 ноя 2025

Motif-2-12.7B-Reasoning

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель Motif-2-12.7B-Reasoning генерирует текст и предназначена для задач, требующих рассуждений.

270скачиваний за 30 дней54лайкавеса обновлены10 мар 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

Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Reasoning — версия модели Motif-2-12.7B с усиленными способностями к рассуждению. README приводит результаты на бенчмарках MMLU и MMLU-Redux, но подробное описание модели обещано позднее.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и решения задач, требующих рассуждений. Она построена на плотной архитектуре MotifForCausalLM и дообучена на Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Base. Метаданные указывают 10,8 млрд параметров, поддержку контекста до 131 072 токенов и языки английский и корейский; README описывает запуск через vLLM с длиной последовательности до 65 536 токенов.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README сообщает о текущей проверке поддержки Motif в официальном пакете vLLM и приводит способ запуска через контейнер; практическое использование может требовать соответствующей версии vLLM и настройки.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы с пошаговым рассуждением
  • решение логических задач в диалоге
  • генерация ответов на английском языке
  • генерация ответов на корейском языке

Ограничения

README обещает опубликовать подробную информацию позднее. В официальном пакете vLLM поддержка модели на момент обновления карточки находилась на рассмотрении; в README указан лимит запуска 65 536 токенов, тогда как метаданные сообщают о контексте 131 072 токена.

Для каких профессий подходит7

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

Last update: 10 Dec. 2025

Introduction

This is a reasoning enhanced version of Motif-2-12.7B-Instruct. Detailed information will be released later.

Evaluation

BenchmarkEvaluation settingMotif-2-12.7BMotif-2-12.7B
InstructReasoning
MMLU0-shot86.1184.07
MMLU-Redux-90.0288.89
BBH0-shot85.7878.34
GPQA-Diamond0-shot, CoT63.670
GSM8K0-shot, CoT96.1395.53
MATH0-shot9795.07
MBPP3-shot9188.9
LiveBench 2024-11-25-33.849.9
IFEvalstrict prompt75.7879.11
IFEval0-shot76.5281.89
MATH-500-96.899.3
AIME24-72.388.3
AIME25-63.680
ZebraLogic-69.577
BFCL v3-55.3460.2
LiveCodeBench v5 (2024.10 - 2025.2)-50.0365
LiveCodeBench v50-shot, CoT61.6660.1
HumanEval0-shot93.293.2
Average-75.4579.71

How to use in vllm

The PR adding support for the Motif model in the official vLLM package is currently under review.
In the meantime, to use our model with vLLM, please use the following container image.
Our model supports a sequence length of up to 64K tokens.

# run vllm api server
VLLM_ATTENTION_BACKEND=DIFFERENTIAL_FLASH_ATTN \
vllm serve Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Reasoning \
    --trust-remote-code \
    --max-model-len 65536 \
    --tensor-parallel-size 8

# sending requests with curl
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "What is the capital city of South Korea?"}
    ],
    "temperature": 0.6
  }'

How to use advanced vllm options

For maximum performance, we highly recommend using the options below.
--compilation_config '{"full_cuda_graph": true}' : Activates cuda full graph capture
--rope-scaling '{"rope_type":"yarn","factor":2.0,"original_max_position_embeddings":65536}': Apply yarn to support 128K context length
--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes : Enables tool calling
--logits-processors logit_:WrappedPerReqLogitsProcessor: Enables a ratio-based thinking budget and repetition-based auto-stop. The model is guided to think for (model_max_len - input_prompt_len) * VLLM_THINK_BUDGET_RATIO tokens, using the rest of the context window to generate the response
--reasoning-parser deepseek_r1 : Parses reasoning outputs

pip install -U "huggingface_hub[cli]"
hf download Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Reasoning \
  --include "logit_processors/*" \
  --local-dir ./

export PYTHONPATH="$PWD/logit_processors"
VLLM_ATTENTION_BACKEND=DIFFERENTIAL_FLASH_ATTN \
VLLM_THINK_BUDGET_RATIO=0.95 \ 
vllm serve Motif-Technologies/Motif-2-12.7B-Reasoning \
    --trust-remote-code \
    --compilation_config '{"full_cuda_graph": true}' \
    --rope-scaling '{"rope_type":"yarn","factor":2.0,"original_max_position_embeddings":65536}' \
    --max-model-len 131072 \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --tool-call-parser hermes \
    --logits-processors logit_:WrappedPerReqLogitsProcessor \
    --reasoning-parser deepseek_r1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
MotifForCausalLM
Ревизия весов
02d0608

0 моделей