Дообученная методом LOPD модель OLMo-3 на 7 млрд параметров для генерации кода и диалогов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
OLMo-3-7B-Think-LOPD — плотная авторегрессионная языковая модель на 6,9 млрд параметров, созданная дообучением allenai/OLMo-3-7B-Think методом Latent On-Policy Self-Distillation (LOPD). Разработчик сообщает, что дообучение проводилось для генерации кода.
Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия. Она работает с текстом, поддерживает контекст до 65 536 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не приводит оценок качества или перечня поддерживаемых языков программирования. Результаты генерации кода могут требовать проверки и тестирования.
В карточке не приведены оценки качества и список поддерживаемых языков программирования; сгенерированный код следует проверять.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is fine-tuned from OLMo-3-7B-Think using Latent On-Policy Self-Distillation (LOPD) on the code generation domain.
For more details, see our GitHub repository and paper.
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("liunanfu1992/OLMo-3-7B-Think-LOPD", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("liunanfu1992/OLMo-3-7B-Think-LOPD")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…