OVD: 1-data full, step 600
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-full-step600-historical
Производная модели menik1126/OVD-Math-1-data-FR-Step600-Historical. Исторический чекпойнт Qwen2.5-Math-1.5B для генерации текста и решений математических задач.
224скачиваний 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-full-step600-historical на Hugging Face совпадает с карточкой menik1126/OVD-Math-1-data-FR-Step600-Historical, поэтому описание составлено по ней.
menik1126/OVD-Math-1-data-FR-Step600-Historical — чекпойнт исторического эксперимента OVD, опубликованный вместе с весами для инференса и токенизатором. Это дообученная модель Qwen2.5-Math-1.5B с плотной архитектурой Qwen2 и 1,5 млрд параметров; репозиторий помечен как conversational и поддерживает генерацию текста. Модель предназначена для генерации ответов и решений математических задач. Контекст составляет 4096 токенов; указана библиотека Transformers и формат весов safetensors.
README обозначает модель как исторический эксперимент с шагом 600 и вариантом «1-data full», поэтому результаты могут отражать промежуточную стадию обучения. Базовая модель описана как англо-китайская математическая модель; отдельные сведения о языках этого чекпойнта и условиях лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация решений математических задач
- получение пошаговых объяснений к математическим ответам
- экспериментальное сравнение чекпойнтов OVD
Ограничения
Это исторический экспериментальный чекпойнт, поэтому его качество может соответствовать промежуточной стадии обучения. Лицензия и языковые характеристики именно этого чекпойнта не приведены.
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.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделей
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
- d66712a