/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
GRM-2.6-Plus
Опубликована
7 июл 2026

GRM-2.6-Plus-0628

Изображение и текст → текст15 профессий

Дообученная 27-миллиардная модель OrionLLM для общения, сложных рассуждений, программирования и многошаговых агентных задач с поддержкой изображений и вызова инструментов.

2 096скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены27 июл 2026

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 «Изображение → 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 оценки7

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

  • Idavidrein/gpqa

    score · выше — лучше

    Результат

    90,1

    diamond 90,1
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MathArena/aime_2026

    score · выше — лучше

    Результат

    95,6

    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • harborframework/terminal-bench-2.0

    score · выше — лучше

    Результат

    62,6

    terminalbench_2 62,6
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • ScaleAI/SWE-bench_Pro

    score · выше — лучше

    Результат

    56,1

    SWE_Bench_Pro 56,1
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • SWE-bench/SWE-bench_Verified

    score · выше — лучше

    Результат

    79,7

    swe_bench_%_resolved 79,7
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • TIGER-Lab/MMLU-Pro

    score · выше — лучше

    Результат

    88,1

    mmlu_pro 88,1
    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

  • MathArena/hmmt_feb_2026

    score · выше — лучше

    Результат

    85,9

    Hugging Face Leaderboards

    Публичная таблицаревизия не подтверждена

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

GRM-2.6-Plus-0628 — дообученная OrionLLM модель с 27 млрд параметров на архитектуре семейства Qwen3.5. Она предназначена для общего общения и сложных задач, включая структурированные рассуждения, программирование и длительные многошаговые агентные сценарии. Метаданные указывают поддержку изображений и интерфейса вызова инструментов; модель принимает текст и изображения и генерирует текст.

В README также описана исправленная версия шаблона чата для передачи вызовов инструментов в некоторых движках инференса. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Заявления о высокой производительности приведены в карточке, но численные результаты бенчмарков в доступном тексте отсутствуют.

Сценарии применения

  • решение сложных задач с пошаговыми рассуждениями
  • генерация и разбор программного кода
  • многошаговые агентные сценарии с вызовом инструментов
  • ответы на вопросы по тексту и изображениям
  • повседневный диалог с локально развёрнутой моделью

Ограничения

Численные результаты бенчмарков в предоставленном тексте опущены, поэтому заявленные преимущества нельзя оценить по нему. Исправления шаблона вызова инструментов могут требовать замены chat_template.jinja в соответствующих движках инференса.

Для каких профессий подходит15

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

1. Introduction

GRM-2.6-Plus-0628 is a 27B-parameter reasoning model and a small update to GRM-2.6-Plus, built for general-purpose AI and optimized for difficult, high-complexity tasks. It is designed to deliver stronger performance for its size while remaining practical, efficient, and accessible for advanced local and research-oriented use.

This version improves upon GRM-2.6-Plus with a focus on long-horizon agentic tasks and the ability to solve harder problems, allowing it to better compete head-to-head with frontier models. The model focuses on structured reasoning, helping it produce more accurate, coherent, and reliable responses across demanding problems. GRM-2.6-Plus-0628 brings elite-level reasoning to complex workloads, making it suitable for users who need a capable model for advanced problem-solving, coding, agents, and everyday intelligence.

2. Key Capabilities

  • Elite-Level Reasoning for Hard Tasks: GRM-2.6-Plus-0628 is optimized to handle difficult reasoning workloads with clarity, consistency, and strong step-by-step problem-solving ability.
  • Improved Long-Horizon Agentic Performance: This update specifically targets long-horizon agentic workflows, enabling the model to maintain coherence and effectiveness across extended multi-step tasks.
  • High Performance for Its Size: With 27B parameters, the model is designed to deliver excellent capability relative to its scale, balancing strong intelligence with practical deployment.
  • Advanced Coding and Agentic Use: GRM-2.6-Plus-0628 is well suited for code generation, structured problem-solving, tool-style workflows, and local agentic applications.
  • Optimized for Practical Deployment: The model aims to remain efficient and usable across capable consumer and workstation hardware while offering strong performance for advanced tasks.

[!Important] 2026-07-27 Update — Chat template fix (tool calls inside reasoning), v2.

Fixes tool calls landing in reasoning_content instead of tool_calls on llama.cpp and other engines that rely on the template's forced-open <think> prefill.

(1) Explicit close directive: the <IMPORTANT> block now requires </think> to be closed in every response, unconditionally, with no conversational text before the tool call.

(2) Closing-tag variant detection: the history parser now recognizes </think>, </thinking>, and common malformed variants (</ think>, </think >), not just the exact tag — borrowed from community testing on the wider Qwen3.5/3.6 template ecosystem.

(3) Empty-think guard: past turns with no actual reasoning content no longer render an empty <think>\n\n</think> block. Empty-think injection was training the model, in-context, to associate "no thinking" with "tool call," which made the bug worse over multi-turn agentic loops.

(4) History parse fallback: assistant turns that contain <tool_call> but no closing think tag are split at the tool-call boundary instead of dumping the raw XML as plain text into content.

(5) auto_disable_thinking_with_tools kwarg (optional, default false): scoped to individual turns that follow a tool_response, not session-wide — so planned next-steps in an agentic loop skip the forced <think> block, while turns that genuinely need extended reasoning keep it.

No action needed beyond replacing chat_template.jinja. Upstream tracking: ggml-org/llama.cpp#22684, #20260.

3. Performance

GRM-2.6-Plus-0628 is designed to be a highly capable 27B local AI model for complex reasoning, coding, everyday chat, and agentic workflows. It focuses on delivering better performance for its size, making it a strong option for users who want powerful reasoning without relying only on massive-scale models.

Its core strength is practical intelligence: elite-level reasoning, strong task understanding, stable responses, and the ability to handle difficult problems across multiple domains.

Detailed Benchmarks

4. Family

The GRM-2.6 family is available in various sizes to suit every case.

5. Architecture

GRM-2.6-Plus-0628 is built on the Qwen3.6 architecture and is optimized for complex tasks, agent environments, and everyday chat.

GRM-2.6-Plus-0628 applies the same principle to a stronger, larger foundation, resulting in a model that punches above its weight class on structured reasoning tasks while remaining deployable on consumer hardware.


GRM-2.6-Plus-0628 is developed by OrionLLM and released under the Apache 2.0 License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
a525da2

0 моделей