/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
426 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
m31 · dense
Опубликована
7 сен 2026

M31Genesis

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

M31Genesis — экспериментальная исследовательская модель для агентного программирования, представленная в проекте eshanized/M31Genesis.

100скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены7 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

Это decoder-only causal language model на собственной архитектуре M31, предназначенная для генерации и продолжения текста, прежде всего в задачах разработки программного обеспечения, написания и редактирования кода, отладки, анализа репозиториев, repository-aware reasoning и исследований взаимодействия агентов с инструментами.

Модель относится к классу примерно 425M параметров и использует словарь ByteLevel BPE на 65 536 токенов. Архитектура включает 24 слоя, размер скрытого состояния 1024, 16 attention heads и 8 KV heads, RMSNorm, RoPE и связанные входные и выходные эмбеддинги. В карточке указана поддержка английского языка и текстовая модальность; максимальный размер контекста не указан. Сильными сторонами являются специализация на программировании и сценариях агентного использования, однако модель имеет экспериментальный статус, поэтому её качество и надёжность следует оценивать перед применением в production. Лицензия — MIT.

Для каких профессий подходит11

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

M31Genesis

M31-Genesis-AgenticCode-v1: native M31 causal language model for agentic coding research.

Checkpoints

Immutable checkpoints are stored at checkpoints/<stage>/step-XXXXXXXXXX/. latest.json points to the newest checkpoint. latest/<stage>/ mirrors the newest checkpoint.

Each checkpoint contains model.safetensors, checkpoint.json, and tokenizer files. Selected milestones additionally contain trainer_state.pt for trainer continuation.

Usage

Use modeling_m31.py and inference.py from the repository to load and run a checkpoint.

Architecture

Native M31 decoder-only transformer, 425M-class parameters, 65,536 ByteLevel BPE vocabulary, 24 layers, hidden size 1024, 16 attention heads / 8 KV heads, RMSNorm, RoPE, tied embeddings.

Intended use

Software engineering, coding, debugging, code editing, repository-aware reasoning, and agent/tool-use research.

Status

Experimental research checkpoints. Evaluate before production use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
M31ForCausalLM
Ревизия весов
b6cf437

0 моделей