/ Модель

Характеристики

Контекст
8 048 токенов
Параметры
415 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
17 авг 2026

danish-lm-400m-grpo-mixed3-v3-beta004-freshopt-best-step250

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Датская Llama-модель на 414,7 млн параметров для генерации текста и выполнения инструкций.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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.

  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

jensjepsen/danish-lm-400m-grpo-mixed3-v3-beta004-freshopt-best-step250 — это датская языковая модель для генерации текста и следования инструкциям. Модель разработана на архитектуре Llama с плотной причинно-языковой сетью и содержит 414,7 млн параметров; базовая модель — jensjepsen/danish-lm-400m-grpo-mixed3-v3-beta004-top3, дообученная с помощью GRPO после перезапуска оптимизатора с новым состоянием Adam. Контекст составляет 8048 токенов.

Модель предназначена для ответов на запросы и выполнения инструкций на датском языке. В README приведены результаты оценки следования инструкциям на IFEval-DA; также в тегах указаны GSM8K и JSON, но отдельные результаты по этим задачам не описаны. Репозиторий содержит только веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выполнение инструкций на датском языке
  • генерация ответов на датские текстовые запросы
  • подготовка структурированных ответов в JSON
  • решение задач GSM8K в текстовом формате

Ограничения

Модель небольшая — 414,7 млн параметров; оценки IFEval-DA в README относятся к следованию инструкциям и не подтверждают качество на других задачах. README указывает, что опубликованы только веса.

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

danish-lm-400m-grpo-mixed3-v3-beta004-freshopt-best-step250

Weights-only best-of snapshot from a "fresh-optim restart" experiment: resumed from mixed3-v3-beta004 best1-step5500 with fresh Adam state (no optimizer resume). Wiping optimizer momentum unlocked ~+5pp IF on top of the already-strong base.

Same base config (β=0.004, 3-way mix, from v31 SFT), just fresh optim.

Full offline eval

evalv31 SFTv3 step-5500freshopt-step250
IFEval-DA p-strict21.232.738.0
IFEval-DA p-loose22.034.039.1
IFEval-DA i-strict35.248.854.0
IFEval-DA i-loose35.849.954.9
GSM8K pass@1 (n=1317)17.427.928.5
SciQ open-Q (n=1000)13.514.114.3
CIT-gen (n=720)29.929.229.2
textman_summary chrF++41.140.941.1
textman_rewrite chrF++46.548.248.0
CITMC (n=720)48.247.848.1
SciQ-MC (n=1000)—58.758.5
PIQA (n=100)5357.057.0
ARC-Easy chat-MC44.442.142.2
ARC-Challenge chat-MC29.429.129.3
ARC-Easy logp40.641.441.2
ARC-Challenge logp27.526.826.7
GPQA-Diamond chat-MC—21.221.2
GPQA-Diamond logp—23.724.2
IFBench-DA p-strict—8.78.0
IFBench-DA i-strict—9.08.7

Composite (from in-training callback, all full-test): 2.183 (step-5500 was 2.101).

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
REPO = "jensjepsen/danish-lm-400m-grpo-mixed3-v3-beta004-freshopt-best-step250"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(REPO)
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(REPO)

Chat: <|user|>{q}<|end|><|assistant|>, stop on <|end|>.

Weights only.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ae03760

0 моделей