fblgit выпустил UNA-POLAR-10.7B-InstructMath-v2 — разговорную языковую модель для генерации текста и математических ответов. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Llama объёмом 10,6 млрд параметров, созданная методом DPO на основе UNA-SOLAR-10.7B-Instruct-1.0 с использованием материалов датасета MathPile; обучение затрагивало механизмы внимания и MLP. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст длиной до 4096 токенов.

Модель подходит для решения математических задач в диалоге и ответов на вопросы по учебным и справочным материалам. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 74,07, включая 70,73 на AI2 Reasoning Challenge и 88,20 на HellaSwag. Результаты не гарантируют точность на конкретных задачах; карточка не описывает отдельную оценку математических навыков или ограничения применения. Весы доступны в формате safetensors по лицензии CC BY-NC-ND 4.0, которая ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.