OVD: 1-data full, step 500
Inference weights and tokenizer for the historical 1-data experiment.
Part of the OVD collection.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Размер весов
- 7,1 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Math-1.5B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 20 сен 2026
Ссылки
OVD-Math-1-data-FR-Step500-Historical
Производная модели menik1126/ovd-math-1-data-full-step500-historical. Исторический экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-Math-1.5B для генерации текста и решений математических задач.
256скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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
Карточка модели menik1126/OVD-Math-1-data-FR-Step500-Historical на Hugging Face совпадает с карточкой menik1126/ovd-math-1-data-full-step500-historical, поэтому описание составлено по ней.
menik1126/ovd-math-1-data-full-step500-historical — чекпойнт исторического эксперимента «1-data full», входящий в коллекцию OVD. Репозиторий содержит веса для инференса и токенизатор; модель дообучена на базе Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B и использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста, в частности решений математических задач, как и базовая модель.
Модель работает с текстом и имеет контекстное окно 4096 токенов. В метаданных заявлен интерфейс чата и вызова инструментов. Карточка не описывает состав экспериментальных данных или результаты оценки именно этого чекпойнта; обозначение «historical» указывает на экспериментальный характер версии. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация решений математических задач
- получение текстовых ответов на математические вопросы
- эксперименты с дообучением Qwen2.5-Math на малом наборе данных
Ограничения
Это исторический экспериментальный чекпойнт; README не приводит оценок качества или сведений о данных обучения именно этой версии. Лицензия не установлена по предоставленным материалам.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 77169bd