/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
134 млн
Размер весов
6,2 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
30 дек 2025

neo-3-3B-A400M-Base

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Базовая языковая модель neo-3 на архитектуре Mixtral MoE для генерации текста и последующего дообучения под диалоговые, кодовые и рассуждательные задачи.

251скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены13 фев 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

neo-3-3B-A400M-Base — базовая языковая модель семейства neo-3, разработанная авторами проекта neo. Она предназначена для генерации текста и служит основой для последующего дообучения под диалоговые, кодовые и рассуждательные сценарии. В карточке заявлена архитектура Mixtral MoE; веса опубликованы в формате Safetensors. Метаданные указывают 134,5 млн параметров и контекст до 32 768 токенов. README отдельно приводит 380 млн активных параметров для версии 3B-A400M.

Модель предварительно обучена на корпусах, включающих Википедию, синтетические данные, математику и код. README сообщает о 1,2 трлн обучающих токенов и приводит результаты сравнительных тестов, где модель показывает разные результаты на общих и математических задачах. Указана лицензия MIT. Это базовая, а не готовая instruct-модель; опубликованные версии instruct/thinking на момент карточки ожидались отдельно.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание основы для дообучения диалогового ассистента
  • эксперименты с генерацией кода
  • исследование рассуждений и математических ответов

Ограничения

Это базовая модель, поэтому для следования инструкциям и готового диалога может потребоваться дополнительное дообучение. В README указаны невысокие результаты на GSM8K; опубликованные тестовые оценки не гарантируют качество на прикладных данных.

Для каких профессий подходит6

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

neo-3

Paper

This is the 3B-A400M-Base model. Check out the 1B-A90M-Base model and the post-trained version of your model.

The neo-3-1B-A90M and 3B-A400M models are the successor to neo-2-345M-C1 and C2, featuring:

  • Pre-trained and post-trained models
  • Context windows of 8K for 1B and 32K for 3B
  • The first ever neo reasoning model
  • Mixtral architecture

The post-trained models will release January 3rd, 2026. The pre-trained models have released on December 31st, 2025. A technical report is on the works, but training data is fully available for replication.

This model has an MIT license.

Evaluations for base models

Performance

MMLUHellaSwagPIQAARC avgGSM8KAvg.
neo-3-1B-A90M32.752.363.442.12.238.54
neo-3-3B-A400M42.159.967.550.65.745.16
SmolLM2-360M32.752.363.442.12.238.54
Gemma 3 270M26.540.967.743.41.135.92
Qwen3-0.6B-Base44.055.360.952.449.752.46

Efficiency

Active ParametersTraining TokensAvg. p/ B activeAvg. p/ T training tokens
neo-3-1B-A90M120M1.2T321.1732.12
neo-3-3B-A400M380M1.2T118.8437.63
SmolLM2-360M362M4T106.469.64
Gemma 3 270M268M6T134.035.99
Qwen3-0.6B-Base642M36T81.721.46

Charts

image

Task list

  • Train neo-3-Base models
  • Train neo-3 Instruct/Thinking models
  • Release neo-3-Base models
  • Release neo-3 Instruct/Thinking models
  • Publish neo-3 Technical Report
  • Train neo-3-VL Base model
  • Train neo-3-VL Instruct model
  • Release neo-3-VL Base model
  • Release neo-3-VL Instruct model
  • Publish neo-3-VL Technical Report
  • Train neo-3.1-Base models
  • Train neo-3.1 Instruct/Thinking/VL-Instruct models
  • Release neo-3.1-Base models
  • Release neo-3.1 Instruct/Thinking/VL-Instruct models
  • Publish neo-3.1 Technical Report

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
71efb8d

0 моделей