/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
small_lm · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

Vela-Lumen-15M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель ParallaxOpen для генерации математических задач, объяснений и формул, рассчитанная на локальный запуск.

151скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Vela-Lumen-15M — компактная языковая модель ParallaxOpen для генерации математического контента. Это модель с 15 486 080 параметрами, обученная с нуля; её архитектура — декодер Transformer с GQA 4:2, SwiGLU, RMSNorm и RoPE. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, включая формулы LaTeX.

Модель предназначена для создания математических задач и уравнений, вопросов в стиле домашних заданий, объяснений и учебных материалов. Её небольшой размер позволяет запускать её локально через Ollama, llama.cpp или LM Studio в формате GGUF F16; также доступны веса Safetensors в FP16 и FP32 для Python и обучения.

Это ранняя предварительная версия с ограниченным качеством: в карточке указана оценка ELO около 800–850 и результат 0% на GSM8K, поэтому модель не подходит для надёжного решения математических задач или сложных рассуждений. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • создание текстовых математических задач
  • генерация уравнений и примеров
  • подготовка вопросов в стиле домашних заданий
  • составление простых объяснений по математике
  • генерация формул LaTeX

Ограничения

Это ранняя версия с предварительными результатами; указаны оценка ELO около 800–850 и 0% на GSM8K. Модель может выдавать неверные решения и не подходит для надёжных математических рассуждений; коммерческое использование запрещено лицензией CC BY-NC 4.0.

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

Vela 15M Preview

A 15M-parameter math content generator trained from scratch on a single 8GB laptop GPU.

Preview: This is an early version. More training data and better results coming soon.

Downloads

FormatFileSizeHow to Use
GGUF F16vela-lumen-15m-f16.gguf59 MBWorks with Ollama, llama.cpp, LM Studio
Safetensors FP16model-fp16.safetensors44 MBHalf precision, Python
Safetensors FP32model.safetensors89 MBFull precision, training

Quick Start (Ollama)

wget https://huggingface.co/ParallaxOpen/Vela-Lumen-15M/resolve/main/vela-lumen-15m-f16.gguf
cat > Modelfile << EOF
FROM vela-lumen-15m-f16.gguf
TEMPLATE "{{ .System }}{{ .Prompt }}"
SYSTEM "You are a math tutor."
EOF
ollama create vela-15m-preview -f Modelfile
ollama run vela-15m-preview

What It Does

Math Content Generation:

  • Generates math word problems and equations
  • Generates homework-style questions
  • Generates math explanations and tutorials
  • Generates LaTeX formulas

Example:

Prompt: "Create a math problem about:"
Output: "The expression (x/m * x) - (x/m * x) = x.
        Recall that (x/m * x) - (x/m * x) = x.
        Therefore, we can solve for..."

ELO Rating

MetricValue
Estimated ELO~800-850
GSM8K0%
Params15.5M

Comparison

ModelParamsGSM8KELO
Claude Fable 5UnknownUnknown1507
Llama 3.2 1B1.26B7.6%1111
SmolLM2-135M135M1.4%N/A
Vela 15M Preview15.5M0%~800-850

Model Details

PropertyValue
DeveloperParallaxOpen
Parameters15,486,080
ArchitectureTransformer Decoder, GQA 4:2, SwiGLU, RMSNorm, RoPE
Context512 tokens
Vocab24,189
LicenseCC BY-NC 4.0

Training

  • Pretrain: 7B tokens, 200K steps, loss 2.5, ~10h on RTX 5060
  • SFT: 14K math samples, 5K steps, loss 3.32, ~30min on RTX 5060
  • Total: ~10 hours on a single 8GB laptop GPU

What's Next

  • More pretrain data (FineMath 50B tokens)
  • Better SFT with distilled data
  • Larger model (50M+ params)
  • Improved math reasoning

Citation

@software{vela-15m-preview,
  title={Vela 15M Preview: A 15M-param Math Content Generator},
  author={ParallaxOpen},
  year={2026},
  note={Preview version - trained on a single RTX 5060 Laptop GPU}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура small_lm неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
2257169

0 моделей