/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мар 2026

NanoCoder-0.6b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

NanoCoder — компактная дообученная на Qwen3-0.6B модель для генерации кода и последовательных рассуждений в задачах программирования.

31скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены27 мар 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

NanoCoder — компактная языковая модель для программирования, разработанная OrionLLM на основе Qwen3-0.6B. Это плотная авторегрессионная модель с 507,9 млн параметров, предназначенная для генерации кода и последовательных рассуждений при решении задач программирования. Карточка описывает её как специализированную модель для задач с высокой интенсивностью рассуждений, а не как универсального повседневного помощника.

Модель принимает текст и генерирует текст, включая код; заявленный контекст составляет 40 960 токенов. Поддержка английского указана в метаданных, а также модель работает с языками программирования. Она дообучена на наборе NVIDIA OpenCodeReasoning и распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. К ограничениям относятся небольшой размер и более слабая пригодность для широких задач ассистента по сравнению с крупными моделями; лучше всего она подходит для целевых задач программирования и рассуждений.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • пошаговый разбор задач программирования
  • помощь в решении алгоритмических задач
  • объяснение логики программного решения

Ограничения

Из-за небольшого размера модель может уступать более крупным моделям в широких задачах ассистента и лучше работает на целевых задачах программирования и рассуждений.

Для каких профессий подходит5

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

NanoCoder is a small 0.6B parameter coding-focused language model designed for high and xhigh chronological reasoning in programming tasks.

It is built to deliver surprisingly strong structured reasoning and coding performance for its size, focusing on consistency, logical step progression, and efficient problem solving.

While NanoCoder is not intended to be a general everyday assistant, it is a small but capable specialist model that performs well within its class and remains reliable for compact code reasoning workloads.


Key Characteristics

  • 0.6B parameters
  • Dedicated to code
  • Optimized for high reasoning intensity
  • Chronological reasoning style
  • Strong consistency for a compact model
  • Designed for efficient performance despite its small size

Limitations

NanoCoder is a small specialized model.

Because of that:

  • It may not match larger models on broad real-world assistant tasks
  • It is not primarily designed for daily casual use
  • It performs best when used for focused coding and reasoning workloads
  • Its main strength is efficiency, consistency, and reasoning quality relative to size

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
a970605

0 моделей