/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
Опубликована
26 мар 2025

openhands-lm-32b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

OpenHands LM — дообученная 32B языковая модель для исправления ошибок в коде и автономных задач программной инженерии.

132скачиваний за 30 дней392лайкавеса 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

OpenHands LM v0.1 — 32-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen2, разработанная командой OpenHands для автономных задач программной инженерии. Она дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct с использованием примеров, полученных агентом OpenHands на открытых репозиториях и успешно разрешённых в рамках RL-подхода SWE-Gym. Модель принимает текст и генерирует текст; карточка Hugging Face указывает контекст 32 768 токенов. В README заявлен контекст 128K токенов, поэтому фактическая доступная длина может зависеть от конфигурации и способа запуска.

Модель предназначена для решения задач разработки ПО, особенно для исправления GitHub issues и работы в составе кодовых агентов. По заявлению разработчиков, она показала 37,2% разрешённых задач на SWE-Bench Verified и рассчитана на локальный запуск; README приводит в качестве примера одну GPU RTX 3090. Результаты относятся к указанному бенчмарку и не гарантируют такого же качества на других задачах.

Модель выпущена по лицензии MIT. README отмечает, что это исследовательский предварительный релиз: она может хуже справляться с более разнообразными задачами программной инженерии, иногда повторять шаги и терять качество при сильной квантизации.

Сценарии применения

  • исправление ошибок в открытых GitHub-репозиториях
  • реализация изменений по описанию issue
  • анализ кодовой базы в рамках задачи разработки
  • работа в составе автономного агента программирования

Ограничения

Предварительный исследовательский релиз может хуже работать на задачах за пределами исправления GitHub issues, иногда повторяет шаги и чувствителен к низким уровням квантизации. В README указано окно 128K токенов, тогда как метаданные указывают 32 768 токенов.

Для каких профессий подходит4

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

Autonomous agents for software development are already contributing to a wide range of software development tasks. But up to this point, strong coding agents have relied on proprietary models, which means that even if you use an open-source agent like OpenHands, you are still reliant on API calls to an external service.

Today, we are excited to introduce OpenHands LM, a new open coding model that:

  • Is open and available on Hugging Face, so you can download it and run it locally
  • Is a reasonable size, 32B, so it can be run locally on hardware such as a single 3090 GPU
  • Achieves strong performance on software engineering tasks, including 37.2% resolve rate on SWE-Bench Verified

Read below for more details and our future plans!

What is OpenHands LM?

OpenHands LM is built on the foundation of Qwen Coder 2.5 Instruct 32B, leveraging its powerful base capabilities for coding tasks. What sets OpenHands LM apart is our specialized fine-tuning process:

  • We used training data generated by OpenHands itself on a diverse set of open-source repositories
  • Specifically, we use an RL-based framework outlined in SWE-Gym, where we set up a training environment, generate training data using an existing agent, and then fine-tune the model on examples that were resolved successfully
  • It features a 128K token context window, ideal for handling large codebases and long-horizon software engineering tasks

Performance: Punching Above Its Weight

We evaluated OpenHands LM using our latest iterative evaluation protocol on the SWE-Bench Verified benchmark.

The results are impressive:

  • 37.2% verified resolve rate on SWE-Bench Verified
  • Performance comparable to models with 20x more parameters, including Deepseek V3 0324 (38.8%) with 671B parameters

Here's how OpenHands LM compares to other leading open-source models:

OpenHands LM Performance Comparison

As the plot demonstrates, our 32B parameter model achieves efficiency that approaches much larger models. While the largest models (671B parameters) achieve slightly higher scores, our 32B parameter model performs remarkably well, opening up possibilities for local deployment that are not possible with larger models.

Getting Started: How to Use OpenHands LM Today

You can start using OpenHands LM immediately through these channels:

  1. Download the model from Hugging Face The model is available on Hugging Face and can be downloaded directly from there.

  2. Create an OpenAI-compatible endpoint with a model serving framework For optimal performance, it is recommended to serve this model with a GPU using SGLang or vLLM.

  3. Point your OpenHands agent to the new model Download OpenHands and follow the instructions for using an OpenAI-compatible endpoint.

The Road Ahead: Our Development Plans

This initial release marks just the beginning of our journey. We will continue enhancing OpenHands LM based on community feedback and ongoing research initiatives.

In particular, it should be noted that the model is still a research preview, and (1) may be best suited for tasks regarding solving github issues and perform less well on more varied software engineering tasks, (2) may sometimes generate repetitive steps, and (3) is somewhat sensitive to quantization, and may not function at full performance at lower quantization levels. Our next releases will focus on addressing these limitations.

We're also developing more compact versions of the model (including a 7B parameter variant) to support users with limited computational resources. These smaller models will preserve OpenHands LM's core strengths while dramatically reducing hardware requirements.

We encourage you to experiment with OpenHands LM, share your experiences, and participate in its evolution. Together, we can create better tools for tomorrow's software development landscape.

Try OpenHands Cloud

While OpenHands LM is a powerful model you can run locally, we also offer a fully managed cloud solution that makes it even easier to leverage AI for your software development needs.

OpenHands Cloud provides:

  • Seamless GitHub integration with issue and PR support
  • Multiple interaction methods including text, voice, and mobile
  • Parallel agent capabilities for working on multiple tasks simultaneously
  • All the power of OpenHands without managing infrastructure

OpenHands Cloud is built on the same technology as our open-source solution but adds convenient features for teams and individuals who want a ready-to-use platform. Visit app.all-hands.dev to get started today!

Join Our Community

We invite you to be part of the OpenHands LM journey:

By contributing your experiences and feedback, you'll help shape the future of this open-source initiative. Together, we can create better tools for tomorrow's software development landscape.

We can't wait to see what you'll create with OpenHands LM!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2487b7e

0 моделей