Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 2,8 млрд
Размер весов: 134 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: grug_moe · MoE
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

snowball-67b-a2b-sft-s3-nemotron-terminal-step1888

laion

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Дообученная MoE-модель Marin для диалоговой генерации текста и агентных сценариев с вызовом инструментов.

3 699скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Snowball 67B-A2B Nemotron-Terminal SFT — разговорная модель семейства Marin с архитектурой Grug MoE, подготовленная для генерации текста и сценариев с агентными взаимодействиями. По карточке, это экспорт BF16 для Hugging Face и vLLM, обученный дообучением на корпусе Nemotron Terminal в рамках этапа Chat → Thinking → Agentic SFT; опубликован финальный чекпойнт после 1 888 шагов, а также промежуточные версии. В метаданных указаны 2,8 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель рассчитана на диалог, генерацию ответов и использование интерфейса вызова инструментов. В карточке рекомендуется оценивать эту линию моделей с Terminus-2. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

создание диалогового ассистента
генерация ответов в чате
выполнение задач через интерфейс вызова инструментов
экспериментальная оценка агентных сценариев на корпусе Nemotron Terminal

Ограничения

Карточка рекомендует отдельно оценивать эту линию моделей с Terminus-2; результаты такого оценивания здесь не приведены.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Snowball 67B-A2B Nemotron-Terminal SFT

This repository contains BF16 Hugging Face/vLLM exports from the Nemotron-Terminal branch of Marin's ordered Chat → Thinking → Agentic SFT campaign. The model was initialized from the final Thinking checkpoint and trained for 1,888 steps on the Nemotron Terminal corpus used by the successful control in marin-community/marin#7743.

main is the final step-1,888 checkpoint. Retained intermediate checkpoints are published as step-N branches.

Provenance

Native checkpoint collection:

s3://marin-us-east-02a/marin/grug/snowball_step105149_sft_s3_nemotron_terminal_steps1888/2026.08.14.1/checkpoints/

The export preserves the Marin tokenizer, Delphi special tokens, and the trained FP32 query-bias state. This lineage should be evaluated with Terminus-2.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Архитектура grug_moe неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: GrugMoeForCausalLM
Ревизия весов: 680bec3