/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-32B-Instruct
Опубликована
22 июн 2025

RLT-32B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

RLT-32B — экспериментальная 32-миллиардная языковая модель Sakana AI для генерации текста и рассуждений, обученная по конвейеру дистилляции Reinforcement-Learned Teachers.

93скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 июн 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

Sakana AI разработала RLT-32B — авторегрессионную языковую модель с 32 млрд параметров на архитектуре Qwen2. Она создана как ученическая модель по конвейеру Reinforcement-Learned Teachers: модель дистиллирована из 7B Reinforcement-Learned Teacher и обучена с учителем на его рассуждениях, с использованием гиперпараметров, системного промпта и тегов рассуждений из работы Li et al. 2025.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов с акцентом на рассуждения, включая задачи математики, науки и программирования. Она принимает текст и генерирует текст; контекст — до 32 768 токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки, а также интерфейс для вызова инструментов.

Карточка называет модель экспериментальным прототипом для исследований и разработок; качество не гарантируется, модель не предназначена для критически важных сценариев. Лицензия — Apache 2.0; авторы отдельно не рекомендуют коммерческое применение.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы с пошаговыми рассуждениями
  • решение математических задач
  • ответы на научные вопросы
  • генерация и объяснение программного кода
  • генерация текста с вызовом инструментов

Ограничения

Модель является экспериментальным прототипом: её качество и результаты не гарантируются, и она не предназначена для критически важных сценариев. В карточке авторы не рекомендуют коммерческое применение.

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

RLT-32B

This repository contains a 32B parameter student model trained using the Reinforcement-Learned Teachers (RLT) pipeline introduced in our paper Reinforcement Learning Teachers.

Model Details

Model Description

This 32B RLT student was distilled from a 7B Reinforcement-Learned Teacher, which has been explicitly trained to produce high-quality reasoning traces optimized for student distillation. The model was trained with supervised fine-tuning using the same hyperparameters, the system prompt, and the reasoning tags from Li et al. 2025. Evaluation was conducted using the SkyThought library at commit 4bb8f3e. Please refer to our repository and paper for details and results.

Usage

This model is provided for research and development purposes only and should be considered as an experimental prototype. It is not intended for commercial use or deployment in mission-critical environments. Use of this model is at the user's own risk, and its performance and outcomes are not guaranteed. Sakana AI shall not be liable for any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages, or any loss arising from the use of this model, regardless of the results obtained. Users must fully understand the risks associated with the use of this model and use it at their own discretion.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
04f367d

0 моделей