/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2026

MyNewModel-ReleaseRepo

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Плотная языковая модель семейства Llama для диалогов, многошаговых рассуждений, математических и кодовых задач, а также вызова инструментов.

260скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 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

MyNewModel-ReleaseRepo — выпуск MyNewModel от небольшой команды разработчиков. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama для генерации текста; в README описаны улучшения после более длительного этапа постобучения и изменения состава данных. Модель предназначена для диалогового помощника, многошаговых рассуждений, решения математических задач, ответов на вопросы и работы с инструментами через формат function calling.

Авторы сообщают об улучшении результатов на задачах рассуждения и программирования, а также о снижении ошибок в коротких фактологических ответах. Для сложных задач модель использует больше токенов рассуждения; README приводит пример роста доли решённых олимпиадных задач по алгебре с 61% до 79%. В метаданных указаны библиотека Transformers, формат PyTorch и лицензия Apache-2.0. Размер модели, контекстное окно и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • решение многошаговых математических задач
  • ответы на вопросы и объяснение рассуждений
  • генерация и анализ кода
  • диалоговый помощник с вызовом инструментов
  • ответы на короткие фактологические вопросы

Ограничения

README приводит результаты собственных бенчмарков, но не описывает методику их независимой проверки. Для наиболее сложных задач модель расходует больше токенов рассуждения; сведения о размере модели и длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит15

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

MyNewModel

1. Introduction

MyNewModel is the newest release from our small team, trained with a longer post-training schedule and a revised data mixture than the release before it. The biggest gains this round are in multi-step reasoning and tool use: on competition-style math the model plans more carefully before answering, and on agentic benchmarks it recovers from failed tool calls instead of giving up. It stays competitive with considerably larger models on general knowledge tasks.

A concrete example of the reasoning jump: on a held-out set of olympiad-level algebra problems, the previous release solved 61% of problems, while MyNewModel solves 79%. Part of the gain comes from spending more thinking tokens per problem — the average went from roughly 9K to 21K tokens on the hardest tier.

Beyond raw reasoning, this release cuts the hallucination rate on factual short-form questions roughly in half and ships a much more reliable function-calling format.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkModelAModelBModelA-v2MyNewModel
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.4820.5010.5170.687
Logical Reasoning0.7550.7720.7880.879
Common Sense0.6930.6880.7040.783
Language UnderstandingReading Comprehension0.6410.6590.6720.748
Question Answering0.5530.5710.5840.619
Text Classification0.7910.8040.8120.837
Sentiment Analysis0.7480.7620.7790.818
Generation TasksCode Generation0.5920.6080.6210.717
Creative Writing0.5610.5490.5830.658
Dialogue Generation0.6010.6170.6280.686
Summarization0.7180.7310.7420.792
Specialized CapabilitiesTranslation0.7590.7760.7810.815
Knowledge Retrieval0.6340.6490.6610.688
Instruction Following0.7120.7280.7360.750
Safety Evaluation0.6950.6780.7020.773

Overall Performance Summary

Across the fifteen benchmark categories we track, MyNewModel posts its largest margins on the reasoning and code clusters, while holding steady on the language-understanding suite.

3. Chat Website & API Platform

We run a hosted chat playground and a metered API for MyNewModel. Sign-up details and rate limits are on our official website.

4. How to Run Locally

The training code, inference server, and quantized variants live in our code repository. Here we only note the usage points that changed with this release.

Compared with the previous release, keep the following in mind:

  1. A system prompt is now recommended for best results.
  2. Special control tokens that used to be required to enter thinking mode are no longer needed; the model decides on its own.

The model architecture of MyNewModel-Small matches its base model exactly, and it reuses the tokenizer of the main MyNewModel release, so existing serving stacks work unchanged.

System Prompt

Pair the model with a system prompt that includes the current date.

You are MyNewModel, an AI assistant that helps people.
Today is {current date}.

For example,

You are MyNewModel, an AI assistant that helps people.
Today is September 27, 2026, Sunday.

Temperature

We recommend setting the temperature parameter $T_{model}$ to 0.55.

Prompts for File Uploading and Web Search

For file uploading, please follow the template to create prompts, where {file_name}, {file_content} and {question} are arguments.

file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""

For web search enhanced generation, we recommend the following prompt template where {search_results}, {cur_date}, and {question} are arguments.

search_answer_en_template = \
'''# The following contents are the search results related to the user's message:
{search_results}
In the search results I provide to you, each result is formatted as [webpage X begin]...[webpage X end], where X represents the numerical index of each article. Please cite the context at the end of the relevant sentence when appropriate. Use the citation format [citation:X] in the corresponding part of your answer. If a sentence is derived from multiple contexts, list all relevant citation numbers, such as [citation:3][citation:5]. Be sure not to cluster all citations at the end; instead, include them in the corresponding parts of the answer.
When responding, please keep the following points in mind:
- Today is {cur_date}.
- Not all content in the search results is closely related to the user's question. You need to evaluate and filter the search results based on the question.
- For listing-type questions (e.g., listing all flight information), try to limit the answer to 10 key points and inform the user that they can refer to the search sources for complete information. Prioritize providing the most complete and relevant items in the list. Avoid mentioning content not provided in the search results unless necessary.
- For creative tasks (e.g., writing an essay), ensure that references are cited within the body of the text, such as [citation:3][citation:5], rather than only at the end of the text. You need to interpret and summarize the user's requirements, choose an appropriate format, fully utilize the search results, extract key information, and generate an answer that is insightful, creative, and professional. Extend the length of your response as much as possible, addressing each point in detail and from multiple perspectives, ensuring the content is rich and thorough.
- If the response is lengthy, structure it well and summarize it in paragraphs. If a point-by-point format is needed, try to limit the answer to 5 points and merge related content.
- For objective Q&A, if the answer is very brief, you may add one or two related sentences to enrich the content.
- Choose an appropriate and visually appealing format for your response based on the user's requirements and the content of the answer, ensuring strong readability.
- Your answer should synthesize information from multiple relevant webpages and avoid repeatedly citing the same webpage.
- Unless the user requests otherwise, your response should be in the same language as the user's question.
# The user's message is:
{question}'''

5. License

This repository is released under the Apache 2.0 License. Use of the MyNewModel weights is also governed by the Apache 2.0 License. Commercial deployment and distillation are both allowed.

6. Contact

Questions or bug reports are welcome on our GitHub repository, or reach the team at hello@mynewmodel.ai.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
2b86b5c

0 моделей