/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
41,8 ГБ
Архитектура
gpt_oss · MoE
Базовая модель
gpt-oss-20b
Библиотека
transformers
Опубликована
6 авг 2025

gpt-oss-20b-multilingual-reasoner

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

RTannous/gpt-oss-20b-multilingual-reasoner — дообученная версия модели unsloth/gpt-oss-20b, опубликованная для использования через библиотеку Transformers.

974скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 2025

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

Модель обучалась методом supervised fine-tuning (SFT) с использованием TRL, поэтому предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая задачи, где требуется формулировать рассуждения и ответы на разных языках. В README приведён пример запуска в режиме text-generation на GPU с помощью pipeline из Transformers.

Из доступных данных известно, что модель относится к семейству с размером 20B параметров. Точная архитектура, перечень поддерживаемых языков, длина контекста, набор обучающих данных и специализированные показатели качества не указаны. К сильным сторонам относятся наличие дообучения под мультиязычные и reasoning-сценарии, а также совместимость с экосистемой Transformers и TRL; ограничениями являются отсутствие подробных бенчмарков и сведений о языковом покрытии и качестве. В карточке указана лицензия с идентификатором license, но её конкретные условия не раскрыты.

Для каких профессий подходит8

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

Model Card for gpt-oss-20b-multilingual-reasoner

This model is a fine-tuned version of unsloth/gpt-oss-20b. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="RTannous/gpt-oss-20b-multilingual-reasoner", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.21.0
  • Transformers: 4.56.0.dev0
  • Pytorch: 2.8.0
  • Datasets: 3.6.0
  • Tokenizers: 0.21.4

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GptOssForCausalLM
Ревизия весов
e8897ad

0 моделей