/ Модель

Характеристики

Контекст
81 920 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 мар 2026

GRM-Coder-14b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на проверяемых задачах Qwen3-14B для решения задач программирования и соревнований по спортивному программированию.

76скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены6 апр 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 «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

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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.


benchmarks

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
e08407c

0 моделей