/ Модель

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
10 сен 2026

math-think-o7b-20260908

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на математических задачах модель Olmo 3 с режимом пошагового рассуждения, предназначенная для решения и оценки задач уровня AIME.

92скачиваний за 30 дней1лайквеса 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.

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

modrill/math-think-o7b-20260908 — дообученная языковая модель для генерации текста с акцентом на пошаговое решение математических задач. Это публичный финальный чекпойнт эксперимента Math Think, подготовленный для работы с task vectors к ICLR 2027. Модель основана на allenai/Olmo-3-1025-7B: плотная причинная архитектура Olmo 3 с 6,9 млрд параметров и контекстом 65 536 токенов; README описывает режим Think и обучение адаптером LoRA с последующим объединением весов.

Модель предназначена для решения задач уровня AIME и оценки математических рассуждений. В тесте Exact-240 на наборах AIME 2024 и 2025 она набрала 51 правильный ответ из 240; результат указан как характеристика экспериментальной оценки, а не гарантия качества на других задачах. Основной язык базовой модели — английский; карточка не подтверждает поддержку русского языка.

Для загрузки README приводит Transformers и dtype bfloat16. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель не задумана как универсальный чат-бот; её специализация и сообщённая оценка относятся к математическим задачам и конкретному протоколу тестирования.

Сценарии применения

  • решение математических задач в стиле AIME
  • генерация пошаговых математических рассуждений
  • оценка качества ответов на олимпиадные задачи
  • эксперименты с task vectors для математических моделей

Ограничения

Модель не предназначена для универсального чат-общения. Показатель 51/240 получен только на указанном тесте AIME 2024/2025 и не гарантирует аналогичную точность на других наборах.

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

math-think-o7b-20260908

Public freeze of Math Think 2ep endpoint for ICLR 2027 task-vector work. Not a chatbot. Endpoint is the score. Do not promote 1ep / 1.5ep milestones.

run_id=math_six_arms_train_v3_eot_20260908. Sibling of modrill/nothink-src-*-20260908; does not overwrite those repos.

Score (Exact-240)

AIME24+25 × seeds 42–45, EvalScope reviews, n=240. Authority field evalscope_reviews.correct.

ModelOfficial /240cap
This 2ep endpoint51124
Same-run Think Base34

Think mode; stop ids [100257, 100265]; O7B eval uses OLMO3-VLLM-PATCH-v1 / vLLM 0.27.1. Same-run Think Base is think_vllm027 34/240 (first think Base attempt failed).

θ_0 is allenai/Olmo-3-1025-7B rev 996971efdc504b81f0a6caf73a6c92f976254b9c.

Recipe

OpenR1 11750 rows × 2ep (unique problems 5875), LoRA r64/α128, lr 1e-4, TPU 65536, seed 42, EOT (Qwen tail 151643 / O7B tail 100257), B-rows both sides [100257].

Identity

FieldValue
ArmO7B-THINK-A3B
Updates / tokens987 / 64,632,872
Merged model.safetensors sha2569f75574aed1be033f277a0384b97f4edef3f8ac85401c6781e59c1d46737d526
Endpoint adapter sha2569da5899df6a1d6d7cfb9e412085eed9a85693bd0fd848645b176e34deed0d8e2

Root of merged weights is this repo. Endpoint LoRA is in adapter/. MERGE_RECEIPT.json is the merge audit. trainer_state is not uploaded.

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
m = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("modrill/math-think-o7b-20260908", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("modrill/math-think-o7b-20260908")

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
52e4f55

0 моделей