/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
41,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_oss · MoE
Базовая модель
gpt-oss-20b
Опубликована
5 авг 2026

strawberry-1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе gpt-oss-20b модель для генерации рассуждений на фарси и выполнения многоязычных задач рассуждения.

84скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены6 авг 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

Strawberry-1 — языковая модель, дообученная artindnr на базе openai/gpt-oss-20b. Это причинная decoder-only модель семейства gpt_oss с архитектурой mixture-of-experts; в репозитории представлены веса safetensors. Модель рассчитана на генерацию рассуждений на фарси и многоязычную цепочку рассуждений, а также сохраняет общие навыки следования инструкциям и решения задач базовой модели.

Модель подходит для создания фарсиязычных ассистентов и учебных инструментов, а также для экспериментов с многоязычными задачами, где важен язык рассуждений. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Взаимодействие использует чат-шаблон Harmony базовой модели; лицензия — Apache 2.0.

В сложных технических темах рассуждения на фарси могут содержать английские слова и фразы. Модель может ошибаться и галлюцинировать; отдельного дообучения безопасности, помимо унаследованного от базовой модели, не проводилось.

Сценарии применения

  • генерация цепочек рассуждений на фарси
  • многоязычные ответы с рассуждениями на заданном языке
  • создание фарсиязычного учебного ассистента
  • эксперименты с многоязычным chain-of-thought
  • решение задач по инструкциям на нескольких языках

Ограничения

В сложных технических темах рассуждения на фарси могут смешиваться с английскими словами и фразами; модель также наследует ошибки и склонность к галлюцинациям базовой модели. Отдельного дообучения безопасности не проводилось.

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

🍓 Strawberry-1

from pinterest

Strawberry-1 is a fine-tuned version of openai/gpt-oss-20b, trained to produce high-quality Farsi (Persian) reasoning traces and to perform multilingual chain-of-thought reasoning.

To the best of our knowledge, Strawberry-1 is the first open-source LLM in the ~20B parameter class capable of generating high-quality Farsi reasoning chains, in addition to reasoning in English and across other languages.

Model Details

  • Base model: openai/gpt-oss-20b (21B parameters)
  • Architecture: gpt_oss
  • Fine-tuned by: artindnr
  • License: Apache 2.0
  • Languages: Farsi (Persian), English, and multilingual reasoning support
  • Model type: Causal decoder-only language model with reasoning ("thinking") traces

What's New

Most open reasoning models today generate their chain-of-thought almost exclusively in English, even when the final answer is requested in another language. Strawberry-1 is trained specifically to:

  • Generate coherent, high-quality reasoning traces in Farsi, not just Farsi answers
  • Reason natively across multiple languages rather than silently falling back to English
  • Preserve the general instruction-following and reasoning ability of the gpt-oss-20b base model

Training

Strawberry-1 was trained using a mix of fine-tuning strategies — including full fine-tuning and LoRA experiments — on top of gpt-oss-20b. The version released here is the fully fine-tuned (merged, dense-weights) checkpoint, not a LoRA adapter.

Training Data

Strawberry-1 was trained on the Thinking Datasets collection, a set of datasets purpose-built for chain-of-thought fine-tuning:

How to Use

Strawberry-1 uses the gpt-oss chat template (Harmony format) shipped with the base model, so it works with 🤗 Transformers.

Installation

pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install "trl>=0.20.0" "peft>=0.17.0" "transformers>=4.55.0" "kernels>=0.12.0"

This has been verified to work with:

PackageVersion
torch2.8.0+cu129
transformers5.14.1
trl1.9.2
peft0.20.0
accelerate1.10.1
tokenizers0.22.0

Generation

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_ID = "artindnr/strawberry-1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_ID,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

REASONING_LANGUAGE = "English"  # e.g. "English", "Farsi", "Persian"
SYSTEM_PROMPT = f"reasoning language: {REASONING_LANGUAGE}"
USER_PROMPT = "تو کی هستی و اسمت چیه؟"

messages = [
    {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
    {"role": "user", "content": USER_PROMPT},
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.6,
    do_sample=True,
)

print(tokenizer.decode(outputs[0]))

This prints the full Harmony-formatted output, including the analysis (reasoning) and final (answer) channels and their special tokens. To get just the plain-text final answer, decode with skip_special_tokens=True and parse out the final channel, or use tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True) to only decode the newly generated tokens.

Reasoning in a specific language

Set reasoning language: <Language> as the system message content to control the language of the reasoning trace (the analysis channel), independent of the language the user writes in. For example, setting REASONING_LANGUAGE = "Farsi" will produce a Farsi reasoning trace even for a prompt in another language.

Note that the model's default chat template also auto-populates a Harmony-format preamble (identity, knowledge cutoff, current date, reasoning effort, valid channels) ahead of your system/developer message — you don't need to set these yourself.

Intended Use

Strawberry-1 is intended for:

  • Research and experimentation on multilingual and Farsi-language reasoning
  • Building Farsi-language assistants, tutoring tools, and reasoning-heavy applications
  • General-purpose multilingual chain-of-thought tasks

Limitations

  • Farsi reasoning quality, while a focus of this fine-tune, may still occasionally mix in English tokens or phrasing, especially for highly technical topics.
  • As with any fine-tune, Strawberry-1 inherits the general capabilities and limitations of the gpt-oss-20b base model, including the possibility of hallucinated facts and reasoning errors.
  • No formal safety fine-tuning beyond what is inherited from the base model has been applied; use appropriate safeguards in production settings.

License

This model is released under the Apache 2.0 license, consistent with the base gpt-oss-20b model.

Citation

If you use Strawberry-1 in your work, please cite:

@misc{strawberry1,
  title  = {Strawberry-1: A Farsi and Multilingual Reasoning Model Fine-tuned from GPT-OSS-20B},
  author = {artindnr},
  year   = {2026},
  url    = {https://huggingface.co/artindnr/strawberry-1}
}

Acknowledgements

Built on top of openai/gpt-oss-20b, using the Thinking Datasets collection.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GptOssForCausalLM
Ревизия весов
af05b23

0 моделей