/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3 млрд
Размер весов
5,9 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2026

spp-vanilla-3b-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая плотная языковая модель Llama на 3 млрд параметров для исследований, продолжения текста и последующего дообучения.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Vanilla — Base (3B) — базовая языковая модель, разработанная командой model-raising для исследований в области выравнивания и безопасности. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, обученная с нуля; для токенизации используется словарь SmolLM2 из 49 152 токенов. Модель прошла предварительное обучение примерно на 500 млрд токенов из части смеси Olmo 3 Dolma 3. Доступны промежуточные контрольные точки обучения, а основная версия содержит завершённую модель.

Модель предназначена для продолжения текста, исследования поведения базовой модели, зондирования и последующего дообучения. Она не настроена для следования инструкциям и не содержит шаблона чата. Контекст составляет 2048 токенов. В README указано, что при предварительном обучении не применялись меры безопасности; модель может выдавать неверный или небезопасный контент. Опубликованы только веса, поэтому точное возобновление обучения невозможно. Лицензия обозначена как «other» в метаданных, а в README указано, что она ещё не окончательно определена.

Сценарии применения

  • продолжение текста на основе заданного фрагмента
  • оценка поведения базовой языковой модели
  • исследование свойств и безопасности модели
  • дообучение модели для специализированных задач

Ограничения

Модель не настроена для следования инструкциям, не имеет шаблона чата и может генерировать неверный или небезопасный контент. Опубликованы только веса, без состояния оптимизатора и генератора случайных чисел; лицензия в README указана как ещё не окончательно определённая.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Vanilla — Base (3B)

Type: base (pretrained) model. Not instruction-tuned and ships no chat template.

Baseline. Standard next-token pretraining on the full data mixture, with no pretraining safety intervention.

Instruction-tuned counterpart: model-raising/spp-vanilla-3b-instruct.

Model details

  • Architecture: Llama-3.2-3B-shaped, trained from scratch.
  • Tokenizer: the original SmolLM2 tokenizer (vocabulary 49152).
  • Pretraining: ~500B tokens on a subset of the Olmo 3 Dolma 3 mixture.

Training checkpoints

Intermediate checkpoints are published as git revisions on this repo, so any point in the trajectory can be loaded by passing revision=:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

repo = "model-raising/spp-vanilla-3b-base"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)          # identical at every revision
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    repo, revision="step-25000", dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
RevisionPretraining stepTokens seenLR phase
step-2500025,000 / 254,313~49.2Bstable
step-5000050,000 / 254,313~98.3Bstable
step-7500075,000 / 254,313~147Bstable
step-100000100,000 / 254,313~197Bstable
step-125000125,000 / 254,313~246Bstable
step-150000150,000 / 254,313~295Bstable
step-175000175,000 / 254,313~344Bstable
step-200000200,000 / 254,313~393Bstable
step-225000225,000 / 254,313~442Bstable
step-240000240,000 / 254,313~472Blinear decay
step-254313254,313 / 254,313~500Blinear decay — same weights as main

main always holds the finished model (step 254,313). Only model weights are published — optimizer and RNG state are not included, so these revisions support evaluation, probing, and fine-tuning, but not exact resumption of the original run.

Intended use

Research on alignment and safety. As a base model it is meant for continuation, probing, or further fine-tuning; it is not instruction-tuned and can produce incorrect or unsafe content.

Links

  • Paper: to be released

License: to be finalised.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
4a1f146

0 моделей