/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
445 млн
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-350M
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2026

Caspian-R1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная компактная модель LFM2 для генерации диалоговых ответов и рассуждений по текстовым запросам.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

Caspian-LFM2.5-350M-Reasoning — дообученная модель Willie999 на базе LiquidAI/LFM2.5-350M, обученная с использованием TRL. Это компактная плотная причинная языковая модель семейства LFM2 для генерации текста в формате диалога и ответов на вопросы с рассуждением.

Модель содержит 444,6 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 128 000 токенов. Её можно запускать через Transformers для генерации ответов на пользовательские запросы. В карточке приведён пример вопроса, но отдельные результаты оценивания качества и перечень поддерживаемых языков не сообщаются. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация объяснений и рассуждений
  • локальные эксперименты с компактной языковой моделью

Ограничения

В предоставленной карточке нет результатов оценки качества и подтверждённого списка поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных метаданных и README не приведена.

Для каких профессий подходит4

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

Model Card for Caspian-LFM2.5-350M-Reasoning

This model is a fine-tuned version of LiquidAI/LFM2.5-350M. 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="Willie999/Caspian-R1", device_map="auto")
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: 1.14.1
  • Transformers: 5.18.0
  • Pytorch: 2.11.0+cu128
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.1

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
97458a3

0 моделей