BODHI
Artifact for BODHI project. This math model is created by Long-CoT distillation starting from Qwen/Qwen3-8B-Base.
Performance
The following results are at T=1.0, 16K tokens and pass@8.
AIME25: 18.82 %
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 16,4 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-8B-Base
- Опубликована
- 20 фев 2026
Ссылки
BODHI-qwen-3-8b-distil
Дистиллированная на базе Qwen3 модель на 7,6 млрд параметров для решения математических задач с длинными рассуждениями.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
BODHI — языковая модель для математических задач, разработанная в рамках проекта BODHI. Она создана методом дистилляции длинных цепочек рассуждений на базе Qwen/Qwen3-8B-Base и содержит 7,6 млрд параметров. Модель генерирует текст, поддерживает диалоговый сценарий и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.
BODHI предназначена для решения математических задач с развёрнутыми рассуждениями. В карточке приведён результат 18,82% на AIME25 при температуре 1,0, контексте 16K и оценке pass@8. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.
Сценарии применения
- решение олимпиадных математических задач
- генерация пошаговых математических рассуждений
- проверка способности языковых моделей решать задачи уровня AIME
- диалоговые ответы на математические вопросы
Ограничения
В карточке приведён результат только на AIME25; он не характеризует качество на других математических задачах и сценариях. Оценка pass@8 получена при температуре 1,0 и контексте 16K.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 6f4650a