/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
4,2 млрд
Размер весов
9,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo3 · dense
Базовая модель
OLMo-3-7B-Instruct
Опубликована
19 янв 2026

pruned_olmo3_4096_32_32

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Структурно прореженная разговорная OLMo 3 на 4,2 млрд параметров для экспериментов с последующей дистилляцией или дообучением.

132скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 янв 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

hbfreed/pruned_olmo3_4096_32_32 — структурно прореженная версия разговорной модели allenai/OLMo-3-7B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 3 примерно на 4,2 млрд параметров; в репозитории веса сохранены в формате safetensors. При прореживании размер промежуточного слоя MLP уменьшен с 11 008 до 4 096, при этом сохранены 32 слоя и 32 головы внимания. Модель генерирует текст и поддерживает диалог; заявленная длина контекста — 65 536 токенов.

Чекпойнт предназначен прежде всего как начальная точка для дистилляции или дальнейшего дообучения. После структурного прореживания модель не переобучали и не дистиллировали, поэтому её производительность значительно ниже исходной. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • подготовка чекпойнта для дистилляции
  • дообучение прореженной языковой модели
  • эксперименты со структурным прореживанием LLM

Ограничения

Модель не переобучали после прореживания, поэтому её производительность значительно ниже исходной OLMo-3-7B-Instruct. Она позиционируется как начальный чекпойнт для дистилляции или дообучения.

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

pruned_olmo3_4096_32_32

WARNING: This model is PRUNED ONLY, NOT retrained or distilled!

Performance will be degraded compared to the original model. This is a structural pruning checkpoint intended as a starting point for knowledge distillation or fine-tuning.

Description

Structurally pruned version of allenai/OLMo-3-7B-Instruct.

Pruning Configuration

ParameterOriginalPruned
Intermediate size (MLP)110084096
Attention heads3232
Layers3232
Hidden size40964096 (unchanged)

Important Notes

  1. This model has NOT been retrained after pruning
  2. Performance will be significantly degraded compared to the original
  3. Intended use: Starting checkpoint for distillation/fine-tuning
  4. For the distillation training data, see hbfreed/dolci-distill-packed

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
6db9f4d

0 моделей