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
GRM-Coder-14b — дообученная модель OrionLLM на базе Qwen3-14B для написания и решения задач по программированию, особенно в соревнованиях по спортивному программированию. Это плотная причинная языковая модель на 14 млрд параметров с контекстом до 81 920 токенов; она принимает текстовые условия задач и генерирует код и пояснения. По данным карточки, обучение проводилось на 24 тысячах задач с проверяемыми решениями. На LiveCodeBench v6 указана точность Pass@1 67,87% против 60,79% у базовой Qwen3-14B. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
генерация решений задач спортивного программирования
подготовка к соревнованиям по программированию
разбор текстового условия и создание кода
поиск и исправление ошибок в решениях задач
Ограничения
Заявленный результат измерен на LiveCodeBench v6 и сам по себе не гарантирует корректность решений на других задачах. Карточка не сообщает языки программирования и детали проверки решений.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
This is a coding model based on Qwen3-14B for competitive programming.
On LiveCodeBench v6 (08/01/2024 - 05/01/2025), we achieve a Pass@1 accuracy of 67.87%, up 7.08% from the baseline Pass@1 accuracy of 60.79% of Qwen3-14B.
We trained on 24k verifiable coding problems over the course of four days.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров