/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
6,9 млрд
Архитектура
olmo3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2026

olmo3-7b-mt-answer_alright_v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель OLMo 3 на 6,9 млрд параметров для изучения влияния начального «Alright» на текстовые ответы.

295скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

answeralrightv2 — экспериментальная текстовая генеративная модель на архитектуре OLMo 3, опубликованная в формате BF16 safetensors. Она создана на основе duck_all_v2 для эксперимента с изменением начала ответов: в сценарии reddit_to_flashcards начальное «Answer:» заменено на «Alright,», при этом отдельные заглавные буквы сохраняются. В README указаны бюджет обучения 10 млрд токенов, seed 1337 и финальный шаг 4769.

В карточке приведены результаты проверки на MATH-500 с RL-Zero prompt: при 32 генерациях на задачу вариант без префикса показал pass@1 25,02%, а вариант с префиксом «Alright» — 5,65%. Это специализированный экспериментальный чекпойнт для изучения влияния формулировки ответа, а не универсальная модель для повседневного решения задач. Метаданные указывают 6,9 млрд параметров, контекст 8192 токена и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Изучение влияния префикса «Alright» на ответы модели
  • Воспроизведение эксперимента Sophie от 13 сентября
  • Сравнение pass@1 на задачах MATH-500
  • Генерация текста в сценарии reddit_to_flashcards

Ограничения

В приведённом эксперименте префикс «Alright» снизил pass@1 на MATH-500 относительно варианта без префикса; результаты ограничены указанными настройками и не подтверждают качество на других задачах. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

answer_alright_v2 (corrected v2)

Start from duck_all_v2; paragraph-initial Answer: -> Alright, in reddit_to_flashcards only; preserve standalone capital letters.

Corrected checkpoint for Sophie’s September 13 experiment. Use this v2 model for the corrected experiment; legacy v1 checkpoints are retained separately and differ in capitalization and/or label matching.

Training: 10B-token budget, seed 1337, final step 4769, original recipe commit a21aad24c5f3873d4fdc74f9ef145f978801131b. Export: BF16 safetensors.

Experiment specification. Validated results.

MATH-500, RL-Zero prompt, 500 problems, 7,168 generated-token limit. Named p2 prefixes are a period, two newlines, then the capitalized word. Accuracy is mean individual-rollout correctness (pass@1); screen and 32-rollout runs are kept separate.

PrefixRollouts/problemPass@1
none3225.02%
p2_alright325.65%
p2_chicken42.85%
p2_duck3232.17%
p2_hmm435.00%
p2_okay3233.64%

See run_manifest.json for exact edits, prefix strings, seeds, and grader hash.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
b861640

0 моделей