/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
6,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo3 · dense
Базовая модель
Olmo-3-1025-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
8 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

code-nothink-o7b-20260908

modrill
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на задачах программирования Olmo-3-1025-7B для генерации кода без режима рассуждений.

94скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

code-nothink-o7b-20260908 — кодовая языковая модель на базе Olmo-3-1025-7B, созданная для оценки генерации кода без режима рассуждений NoThink. Разработчик обучил LoRA-адаптер рангу 64 на паре проинструктированных примеров для кода, затем объединил его с базовой моделью; в репозитории размещены полные веса bf16 в формате safetensors. Модель имеет 6,9 млрд параметров и контекст до 65 536 токенов по метаданным; при обучении и описанной оценке использовался контекст 8 192 токена.

Основной сценарий — генерация кода и решение задач программирования. В оценке LiveCodeBench DEV256 модель прошла 46 из 256 задач (18,0%) в режиме NoThink против 20 из 256 (7,8%) у базовой Olmo-3-1025-7B при том же протоколе; результат обозначен авторами как односидовый исследовательский, а не подтверждающий вывод. Для инференса автор рекомендует использовать токенизатор и шаблон чата из репозитория, не добавляя префикс режима рассуждений. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • решение задач программирования
  • получение краткого ответа с кодом без развёрнутых рассуждений

Ограничения

Оценка LiveCodeBench основана на одном seed и не является подтверждающим исследованием; на указанном наборе модель решила 18,0% задач. Для корректного инференса README требует применять токенизатор и шаблон чата из репозитория.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

code-nothink-o7b-20260908

Formerly Olmo-3-1025-7B-code-v4-nothink (HF redirect).

Arm ID: O7B-NOTHINK
Run ID: t30b2507-o7b-nothink-v4-tail151643

Merged full bf16 weights used for the official DEV256 NoThink evaluation. Tokenizer files in this repo are the eval-caliber bundle (olmo3-lcb-noprefill); they overlay any tokenizer files that were present in the merge directory.

Single-seed exploratory result, not a preregistered confirmatory claim.

Base model

  • Hugging Face: allenai/Olmo-3-1025-7B
  • Revision: a81bae42db3975be1671e27b9c9a56da1a9f980f (from RUN_IDENTITY.json / local snapshot /workspace/code-sft-infra/models/olmo-3-1025-7b)

Training

  • Method: LoRA r64 / α128 on seven projections (q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj), then merged into full-model bf16 safetensors
  • Data: NoThink code SFT (paired V4, physical 2-epoch concat)
  • Endpoint (score): step 140, 9,371,874 assistant tokens — endpoint-as-score, no checkpoint picking
  • Train seed 42; LR 1e-4; context 8192; AdamW; cosine by assistant-token dose
  • Host: local GPU box; eval tokenizer renderer olmo3-lcb-noprefill

Evaluation

  • Suite: official LiveCodeBench DEV256
  • Seed 3407, mode NoThink, max_model_len 8192, vLLM 0.28.0
  • Metric: sandbox pass@1 = passed / 256
  • This arm: 46/256 (18.0%), caps 107
  • Base (allenai/Olmo-3-1025-7B, same NoThink protocol): 20/256 (7.8%), caps 95
  • McNemar exact p = 6.9e-05

Inference notes

  • Use this repository's tokenizer and chat_template.jinja.
  • This chat template is the no-prefill <think> variant (olmo3-lcb-noprefill): do not prefill <think> at the start of the assistant turn.
  • Stop token ids: 100257 (<|endoftext|>) and 100265 (<|im_end|>).
  • Eval sampling used temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20.

Weight checksum

  • model.safetensors (14,596,063,960 bytes): sha256:ce853010b5de765a4f0a393cc77fe84d24305b567486473dd3ef8028fa4c9e1f

OFFICIAL_MERGE_RECEIPT.json is included for merge provenance. LoRA adapter checkpoints are not in this repo.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
5978d74

0 моделей

    Создать бенчмарк