/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
8,5 млрд
Размер весов
214 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
glm4_moe · dense
Базовая модель
GLM-4.5-Air-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
20 янв 2026

INTELLECT-3.1

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

INTELLECT-3.1 — дообученная методом обучения с подкреплением MoE-языковая модель для рассуждений, программирования и агентных задач.

434скачиваний за 30 дней48лайковвеса обновлены18 фев 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

INTELLECT-3.1 — языковая модель Prime Intellect для генерации текста и рассуждений, продолженное обучение INTELLECT-3 с подкреплением на задачах математики, программирования, разработки программного обеспечения и работы с агентами. README описывает её как Mixture-of-Experts с 106 млрд параметров, из которых 12 млрд активируются; метаданные указывают 8,5 млрд параметров и архитектуру GLM-4 MoE на базе zai-org/GLM-4.5-Air-Base. Эти сведения о размере расходятся между источниками.

Модель рассчитана на диалоговые сценарии, решение задач и агентные рабочие процессы. Указанная длина контекста — 131 072 токена. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные отмечают возможность чата. README описывает запуск через vLLM на двух H200 и настройку интерфейса вызова инструментов, но это не подтверждает отдельный pipeline для вызова инструментов. Лицензия модели в метаданных — MIT.

Сценарии применения

  • решение математических задач
  • написание и анализ кода
  • помощь в разработке программного обеспечения
  • диалоговые ответы с пошаговыми рассуждениями
  • выполнение задач в агентных сценариях

Ограничения

Источники расходятся в размере модели: README указывает 106 млрд параметров (12 млрд активных), а метаданные — 8,5 млрд. Заявленные области обучения не гарантируют точность ответов или надёжность действий агента.

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

INTELLECT-3.1

Introduction

INTELLECT-3.1 is a 106B (A12B) parameter Mixture-of-Experts reasoning model built as a continued training of INTELLECT-3 with additional reinforcement learning on math, coding, software engineering, and agentic tasks.

Training was performed with prime-rl using environments built with the verifiers library. All training and evaluation environments are available on the Environments Hub.

The model, training frameworks, and environments are open-sourced under fully-permissive licenses (MIT and Apache 2.0).

For more details, see the technical report.

Serving with vLLM

The model can be served on 2x H200s:

vllm serve PrimeIntellect/INTELLECT-3.1 \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --tool-call-parser qwen3_coder \
    --reasoning-parser deepseek_r1

Citation

@misc{intellect3.1,
  title={INTELLECT-3.1: Technical Report},
  author={Prime Intellect Team},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/PrimeIntellect/INTELLECT-3.1}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Glm4MoeForCausalLM
Ревизия весов
d93a0ca

0 моделей