/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
395 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
modernbert · dense
Базовая модель
ModernBERT-large
Библиотека
von-sdk
Опубликована
8 окт 2026

von-ft

Классификация без дообученияТекст → label

Дообученная модель Von на ModernBERT-large для оценки и сравнения вариантов в задачах принятия решений.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

von-ft — дообученная версия Von 1.3 на базе энкодера ModernBERT-large с головкой оценки Option-Marker. Модель содержит около 395 млн параметров и предназначена для сравнения и ранжирования вариантов в задачах принятия решений: она оценивает предложенные варианты, а не генерирует текст последовательно. Для работы используется библиотека von-sdk; заявленный контекст — 8192 токена.

Дообучение выполнено за одну эпоху на пользовательском корпусе решений. На отложенной выборке data_ft указана точность 75,89%; результаты JevBench различаются по наборам, поэтому качество зависит от соответствия входных данных обучающему распределению. В README отмечен разрыв между почти 100% точностью на обучении и валидационным результатом, что указывает на риск ухудшения обобщения вне обучающих данных. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • оценка предложенных вариантов решения
  • сравнение альтернатив по заданному описанию ситуации
  • классификация вариантов в сценариях принятия решений

Ограничения

На отложенной выборке data_ft точность составляет 75,89%; авторы отмечают разрыв с почти 100% точностью на обучении и риск ухудшения обобщения вне распределения дообучения. Результаты JevBench неоднородны и приведены на небольших выборках.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

von-ft

Fine-tune of Von 1.3 (https://huggingface.co/wfzyx/von, ModernBERT-large backbone + Option-Marker scoring head, 395M parameters) on a custom decision corpus. Same architecture and wire protocol as Von; install and usage are in https://github.com/wfzyx/von.

  • Base checkpoint: Von 1.3
  • Training: 1 epoch, 12,917 steps, independent_options attention and digit-split tokenisation
  • Validation: 75.89% accuracy (loss 1.6333) on the held-out data_ft validation split
  • License: Apache-2.0 (inherited from ModernBERT and Von)

Training accuracy reached ~100% while validation is 75.89%, so expect a generalisation gap outside the fine-tuning distribution.

JevBench

suitenvon-1.2von-ftΔp
jev_standard7255.666.7+11.1pp0.134
jev_hard11137.832.4−5.4pp0.286
jev_easy4810010001.0
jabr_v286971.370.7−0.7pp0.689
pooled (all 1100)110068.267.8−0.4pp0.832

Files

FilePurpose
model.safetensorsFine-tuned ModernBERT-large backbone
option_marker.ptOption-Marker scoring head
marker_calibration.jsonCalibration metadata and independent_options: true. The SDK reads this flag; do not drop it.
config.json, tokenizer*Standard HF config and tokenizer

Usage

pip install von-sdk
$env:VON_CHECKPOINT_DIR="D:\von-ft"; uv run von serve --host 0.0.0.0 --port 8001

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · von-sdk · decision

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ModernBertModel
Ревизия весов
f95056e

0 моделей