/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
22 сен 2026

Cortex-1-Code

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшой Transformer, обученный с нуля для генерации коротких фрагментов кода на Python.

324скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Cortex 1 Code — небольшая авторская языковая модель для генерации кода, разработанная VADRK155 и обученная с нуля без предобученных весов. Это декодерный Transformer с собственной реализацией на PyTorch, содержащий 36,5 млн параметров; веса представлены в формате fp32.

Модель предназначена для генерации кода на Python. Комментарии и текстовый вывод — на английском языке. Короткое контекстное окно в 512 токенов подходит для небольших фрагментов кода и простых запросов, но ограничивает работу с длинными файлами и контекстом проекта.

Качество генерации ограничено небольшим размером модели: код может быть неполным, ошибочным или неработающим. Лицензия MIT.

Сценарии применения

  • генерация небольших функций на Python
  • создание простых примеров кода по текстовому запросу
  • дополнение короткого фрагмента Python-кода
  • эксперименты с компактной моделью генерации кода

Ограничения

Небольшой размер модели может приводить к ошибочному, неполному или неработающему коду. Контекст ограничен 512 токенами.

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

Cortex 1 Code

A small GPT model for code generation, trained completely from scratch (custom PyTorch architecture, no transformers library involved).

  • Parameters: 36.5m (36,505,728 learnable; the "30m" figure omitted the untied output head)
  • Weights format: fp32
  • Architecture: Decoder-only Transformer (custom implementation)
  • Training: from scratch, no pretrained weights used
  • Language: writes Python code, all comments and output in English

⚠️ Note: the context window is only 512 tokens, so the model will forget earlier parts of the code quickly.

⚠️ Note: this is a small model for code, so don't expect great results from it — but it can be fun to try out of curiosity.

How to run

  1. Install dependencies:

pip install -r requirements.txt

  1. Run:

python chat.py

Limitations

This is a small model, so it may produce broken, incomplete, or non-functional code — expected behavior for this parameter count.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
47ca349

0 моделей