/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 фев 2025

Arcee-Maestro-7B-Preview

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Предварительная 7-миллиардная модель Arcee на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B для рассуждений, решения математических задач и программирования.

145скачиваний за 30 дней38лайковвеса обновлены21 фев 2025

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4992

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3885

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4648

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3322

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,275

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3039

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Arcee-Maestro-7B-Preview — языковая модель Arcee с 7,1 млрд параметров, созданная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B. Модель семейства Qwen2 дообучена с помощью обучения с подкреплением по алгоритму GRPO на проверенных математических задачах и примерах программирования; выпущена как предварительная версия.

Модель предназначена для многошаговых рассуждений, решения математических задач и помощи в программировании. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и имеет интерфейс для вызова инструментов. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке сообщается об улучшениях в математике и программировании, но количественные результаты оценок не приведены.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Среди ограничений указаны возможные предвзятые или вредоносные ответы и срез знаний, не отражающий события после июня 2024 года. Поскольку это Preview-релиз, качество и стабильность могут отличаться от окончательной версии.

Сценарии применения

  • решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
  • объяснение способов решения задач
  • генерация и отладка программного кода
  • диалоговая помощь в задачах, требующих многошаговых рассуждений

Ограничения

Модель может выдавать предвзятый или вредоносный контент, а её знания могут не охватывать события после июня 2024 года. Это предварительная версия, и заявленные улучшения не сопровождаются подробными результатами оценок в карточке.

Для каких профессий подходит12

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

Arcee-Maestro-7B-Preview (7B) is Arcee's first reasoning model trained with reinforment learning. It is based on the Qwen2.5-7B DeepSeek-R1 distillation DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B with further GRPO training. Though this is just a preview of our upcoming work, it already shows promising improvements to mathematical and coding abilities across a range of tasks.

Quantizations

GGUF quants available here

AWQ quants available here

Model Details

  • Architecture Base: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B (Qwen2.5-7B)
  • Parameter Count: 7B
  • Reinforcement Learning: GRPO with 450,000 verified math problems with some coding examples
  • License: Apache-2.0

Intended Use Cases

  • Advanced reasoning
  • Mathematics
  • Coding

Evaluations

image/png

Arcee Maestro 7B preview shows great gains in mathematics and coding, surpassing O1 preview in many metrics.

How to use

Below is a sample code snippet using transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "arcee-ai/Arcee-Maestro-7B-Preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "Provide a concise summary of quantum entanglement."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Training & Fine-Tuning

  • Initial Training: Began with DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
  • GRPO:
    • Trained on 450,000 verified math problems
    • Additional bootstrapped coding examples

Performance

Arcee-Maestro-7B-Preview shows strong performance in mathematics as well as coding, competing against even O1 preview, a model far surprassing its size.

Limitations

  • Context Length: 128k Tokens (may vary depending on the final tokenizer settings and system resources).
  • Knowledge Cut-off: Training data may not reflect the latest events or developments beyond June 2024.

Ethical Considerations

  • Content Generation Risks: Like any language model, Arcee-Maestro-7B-Preview can generate potentially harmful or biased content if prompted in certain ways.

License

Arcee-Maestro-7B-Preview (7B) is released under the Apache-2.0 License. You are free to use, modify, and distribute this model in both commercial and non-commercial applications, subject to the terms and conditions of the license.

If you have questions or would like to share your experiences using Arcee-Maestro-7B-Preview (7B), please connect with us on social media. We’re excited to see what you build—and how this model helps you innovate!

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
dc3ee7b

0 моделей