Характеристики

Контекст: 16 384 токена
Параметры: 1,7 млрд
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: opensci · dense
Базовая модель: open-sci-ref-v0.02-1.7b-fineweb-edu-1.4t-300B-4096
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 авг 2026

Ссылки

open-sci-ref-v0.02-1.7b-fineweb-edu-1.4t-300B-4096-longsft_16k

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная модель Opensci с 1,7 млрд параметров и контекстом 16 384 токена для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

65скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 авг 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

open-sci-ref-v0.02-1.7b-fineweb-edu-1.4t-300B-4096-longsft_16k — дообученная модель генерации текста на основе open-sci/open-sci-ref-v0.02-1.7b-fineweb-edu-1.4t-300B-4096. Она создана с использованием набора long_sft; заявленное назначение — генерация текста и диалоговое взаимодействие. Модель построена на плотной архитектуре OpensciForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов.

Модель подходит для генерации продолжений и ответов в сценариях, где требуется учитывать длинный контекст. Карточка не приводит результатов оценки качества, подробностей о данных long_sft или конкретных ограничений. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Сценарии применения

генерация текста с учётом длинного контекста
продолжение длинных текстовых фрагментов
подготовка диалоговых ответов
эксперименты с генерацией текста на базе Opensci

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества, подробного описания обучающих данных или конкретных ограничений. Лицензия обозначена как other; условия использования следует проверять в репозитории.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

long-context-fineweb

This model is a fine-tuned version of open-sci/open-sci-ref-v0.02-1.7b-fineweb-edu-1.4t-300B-4096 on the long_sft dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.0002
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 8
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 8
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 32
total_eval_batch_size: 64
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.51.3
Pytorch 2.7.0a0+7c8ec84dab.nv25.03
Datasets 3.6.0
Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: OpensciForCausalLM
Ревизия весов: 51345f6