/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 фев 2025

STILL-3-TOOL-32B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

STILL-3-Tool-32B — 32-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и решения математических задач с помощью Python.

31скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены28 фев 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

STILL-3-Tool-32B — языковая модель RUC-AIBOX для генерации текста и решения задач с использованием Python как инструмента рассуждения. Она предназначена для диалогового взаимодействия и сложных математических задач; в README сообщается о точности 81,70% на AIME 2024. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 32 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. Модель опубликована в формате safetensors и доступна как открытая модель; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • решение олимпиадных математических задач
  • пошаговое рассуждение с вычислениями в Python
  • ответы на математические вопросы в диалоге

Ограничения

Заявленная точность на AIME 2024 приведена в README без подробностей о методике оценки. Поддерживаемые естественные языки и лицензия не указаны в предоставленных данных.

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

STILL-3-TOOL-32B

We propose STILL-3-Tool-32B, leveraging python code to help the reasoning process.

During evaluation, STILL-3-Tool-32B achieves 81.70% accuracy on AIME 2024, matching the performance of o3-mini, outperforming o1 and DeepSeek-R1.

We open-source our code, model, and data.

For more details, please refer to our Notion page.

Citation

Please kindly cite our report if they are helpful for your research.

@article{Slow_Thinking_with_LLMs_3_Tool,
  title={Tool Manipulation Significantly Enhances the Reasoning Ability of O1- and R1-like LLMs},
  author={RUCAIBox STILL Team},
  url={https://github.com/RUCAIBox/Slow_Thinking_with_LLMs},
  year={2025}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
e39e1fc

0 моделей