Uploaded finetuned model
- Developed by: leonidas123
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 134 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- SmolLM2-135M-Instruct
- Опубликована
- 18 сен 2026
Ссылки
smollm2-135m-math-lora-v1-merged
Компактная дообученная модель SmolLM2 для диалоговой генерации текста на английском языке.
259скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель leonidas123/smollm2-135m-math-lora-v1-merged — дообученная leonidas123 версия SmolLM2-135M-Instruct от HuggingFaceTB, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате. Это плотная Llama-архитектура с 134,5 млн параметров и контекстом до 8192 токенов; в метаданных указан английский язык. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Её можно применять для экспериментов с генерацией текста и ответами на запросы на английском языке. Название репозитория предполагает математическую специализацию, однако README не описывает обучающие данные, математические возможности или результаты оценки, поэтому надёжно подтвердить специализацию нельзя. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на английские текстовые запросы
- создание диалогового прототипа на компактной языковой модели
- эксперименты с генерацией математических ответов
- переписывание коротких фрагментов английского текста
Ограничения
README не приводит оценок качества или описания математической специализации, несмотря на название репозитория; способности в этой области не подтверждены. Компактный размер модели может ограничивать качество сложных рассуждений.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e92597e