/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
6,9 млрд
Размер весов
14,6 ГБ
Архитектура
olmo3 · dense
Базовая модель
Olmo-3-7B-Think
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

olmo3-7b-think-thinkprune-b4000

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная модель OLMo 3 на 6,9 млрд параметров для диалоговой генерации текста и экспериментов с эффективным обучением рассуждениям.

164скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

Samll/olmo3-7b-think-thinkprune-b4000 — дообученная диалоговая модель семейства OLMo 3, созданная для экспериментов с эффективным обучением рассуждениям. Модель основана на allenai/Olmo-3-7B-Think и связана с работой «Efficient Reasoning Training Does Not Always Harm CoT Faithfulness and Monitorability». Это плотная авторегрессионная языковая модель с 6,9 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 65 536 токенов; веса доступны в формате safetensors для Transformers.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и задач, где требуется рассуждение, включая математику и программирование. Карточка указывает на использование ThinkPrune и GRPO, однако не приводит подробностей обучения или сравнительных оценок качества. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • решение задач по математике с пошаговым рассуждением
  • генерация и объяснение кода
  • изучение эффективности обучения рассуждениям и верности цепочки рассуждений

Ограничения

В карточке нет результатов сравнительных оценок качества и подробностей о данных обучения. Лицензия не указана в предоставленных метаданных и README.

Для каких профессий подходит11

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

olmo3-7b-think-thinkprune-b4000

Paper: Efficient Reasoning Training Does Not Always Harm CoT Faithfulness and Monitorability

Collection: Efficient Reasoning: CoT Faithfulness & Monitorability

Method: ThinkPrune (Hou et al., 2026)

Hyperparameters

Base modelallenai/Olmo-3-7B-Think
MethodThinkPrune
Released asmerged full model, step 200
Completion budget L4,000 tokens
LoRArank 16, alpha 32, dropout 0, all attention and MLP projections
OptimiserAdamW, learning rate 1e-5, KL coefficient 0
Batch32 prompts x 16 generations
Samplingtemperature 0.8, top-p 0.95
Datanumina_amc_aime (PRIME Eurus-2-RL-Data), ~2,223 prompts
Checkpoint selectionAIME22, every 50 steps
Hardware2x NVIDIA GH200

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo = "Samll/olmo3-7b-think-thinkprune-b4000"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, torch_dtype="auto", device_map="auto")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
e371aac

0 моделей