BODHI
Artifact for BODHI project. This maze model was RL-trained starting from espressovi/BODHI-smollm-3-3b-distil.
Характеристики
- Контекст
- 65 536 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 13,4 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- smollm3 · dense
- Базовая модель
- SmolLM3-3B-Base
- Опубликована
- 4 июн 2026
Ссылки
BODHI-smollm-3-maze-3b-rlvr
Диалоговая языковая модель BODHI на базе SmolLM3, обученная с помощью RL для генерации текста в задачах maze.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 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-smollm-3-maze-3b-rlvr — языковая модель для генерации текста из проекта BODHI, разработанная на основе SmolLM3. Это вариант maze, обученный с помощью reinforcement learning, начиная с espressovi/BODHI-smollm-3-3b-distil; в метаданных также указана связь с HuggingFaceTB/SmolLM3-3B-Base через слияние. Модель имеет плотную архитектуру SmolLM3ForCausalLM, содержит 3,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 65 536 токенов.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; README описывает её как артефакт проекта BODHI, обученный для задачи maze. В качестве обучающих данных указан набор espressovi/BODHI-rlvr. Модель принимает текст и выдаёт текст, язык карточки — английский. Лицензия — MIT.
Карточка не приводит результатов оценки, подробностей о протоколе RL-обучения или описания того, какие именно типы maze-задач решаются. Качество и надёжность для сценариев за пределами указанной задачи не подтверждены.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовых диалогах
- решение текстовых задач maze
- эксперименты с обучением языковых моделей методом RL
- исследование поведения модели на задачах maze
Ограничения
В карточке нет результатов оценки и подробного описания набора maze-задач, поэтому качество решения и надёжность модели неясны. Применимость за пределами описанной задачи не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- SmolLM3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 18d384d