/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Lura-1.1-500m
Опубликована
12 сен 2026

Lura-1.2-500m

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель SEN-AGI для диалогов, следования инструкциям и пошагового решения простых математических задач.

464скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 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

Lura 1.2 (500M) — компактная языковая модель SEN-AGI с 494 млн параметров на архитектуре Qwen2, дообученная методом онлайн RLHF на базе SEN-AGI/Lura-1.1-500m. Модель предназначена для диалогов, следования инструкциям и пошагового решения простых математических задач; в карточке приведены результаты на SVAMP, GSM8K и тесте следования инструкциям.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. В оценке автора она превзошла Lura 1.1 на указанных наборах, однако тесты охватывали около 100 примеров на каждый набор, поэтому результаты не гарантируют аналогичного качества на других задачах. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение текстовых задач начальной математики
  • пошаговое решение задач GSM8K и SVAMP
  • ответы на простые вопросы в диалоге
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация пошаговых объяснений вычислений

Ограничения

Результаты бенчмарков основаны примерно на 100 примерах на набор и не показывают качество на широком круге задач. Описанные улучшения относятся прежде всего к математическим текстовым задачам и следованию инструкциям.

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

Lura 1.2 (500M)

Lura 1.2 is an aligned 500M parameter model fine-tuned using Online Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) on top of SEN-AGI/Lura-1.1-500m.

Lura 1.2 transitions from unstructured single-line completions to clean, step-by-step chain-of-thought deductions, delivering measurable performance gains across math word problems and strict instruction following.


Benchmark Evaluation (100 Samples Each)

All evaluations were conducted using deterministic greedy decoding (do_sample=False, temperature=0.0) across 100 real samples per benchmark suite.

Model Performance Evaluation

Summary Results Table

Benchmark SuiteSamples TestedLura 1.1 (Base)Lura 1.2 (Main Model)Net Gain
SVAMP (Elementary Math)10050.0%55.0%+5.0%
GSM8k (Multi-Step Math)10024.0%30.0%+6.0%
Instruction Following10336.9%45.6%+8.7%
Internal Mixed Benchmark10042.0%54.0%+12.0%

10 Showcase Reasoning Examples

1. Multi-Step Multiplication

Prompt: James decides to run 3 sprints 3 times a week. He runs 60 meters each sprint. How many total meters does he run a week?
Lura 1.2 Output:

James runs 3 sprints 3 times a week, so he runs 3 × 3 = 9 sprints in a week.
He runs 60 meters each sprint. Therefore, the total meters run in a week is:
9 × 60 = 540 meters

540


2. Multi-Tier Relational Reasoning

Prompt: Toulouse has twice as many sheep as Charleston. Charleston has 4 times as many sheep as Seattle. How many sheep do Toulouse, Charleston, and Seattle have together if Seattle has 20 sheep?
Lura 1.2 Output:

Seattle has 20 sheep.
Charleston has 4 times as many sheep as Seattle: 4 × 20 = 80 sheep.
Toulouse has twice as many sheep as Charleston: 2 × 80 = 160 sheep.
Total sheep: 20 + 80 + 160 = 260 sheep.

260


3. Proportional Age Derivation

Prompt: Brandon's iPhone is four times as old as Ben's iPhone. Ben's iPhone is two times older than Suzy's iPhone. If Suzy’s iPhone is 1 year old, how old is Brandon’s iPhone?
Lura 1.2 Output:

Suzy's iPhone is 1 year old.
Ben's iPhone is two times Suzy's iPhone: 2 × 1 = 2 years old.
Brandon's iPhone is four times Ben's iPhone: 4 × 2 = 8 years old.

8


4. Partitioning & Subtraction

Prompt: Grandma Jones baked 5 apple pies for the fireman's luncheon. She cut each pie into 8 pieces and set them out. At the end of the evening, there were 14 pieces remaining. How many pieces were taken by the guests?
Lura 1.2 Output:

Grandma Jones baked 5 pies, cut each into 8 pieces, so the total number of pieces is:
5 × 8 = 40 pieces
At the end of the evening, there were 14 pieces remaining. So the number of pieces taken by the guests is:
40 - 14 = 26 pieces

26


5. Multi-Item Cluster Summation

Prompt: A raspberry bush has 6 clusters of 20 fruit each and 67 individual fruit scattered across the bush. How many raspberries are there total?
Lura 1.2 Output:

The raspberry bush has 6 clusters of 20 fruit each:
Total fruit = 6 × 20 = 120
67 individual fruit are scattered across the bush.
Total raspberries = 120 + 67 = 187

187


6. Intermediate Step Deduction

Prompt: Marco and his dad went strawberry picking. Together they collected strawberries that weighed 22 pounds. On the way back Marco's dad found 30 more pounds. Marco's strawberries now weighed 36 pounds. How much did his dad's strawberries weigh now?
Lura 1.2 Output:

Marco and his dad together collected 22 pounds.
On the way back, he found 30 more pounds. So his dad's strawberries now weigh:
22 + 30 = 52 pounds
Marco's strawberries now weigh 36 pounds. The difference is the amount his dad found:
52 - 36 = 16 pounds
His dad's strawberries weigh 16 pounds.


7. Multi-Group Addition & Net Difference

Prompt: In a school there are 362 boys and 257 girls. 403 more girls joined the school. How many more girls than boys does the school have?
Lura 1.2 Output:

You start with 362 boys and 257 girls.
403 more girls join the school: 257 + 403 = 660
To find how many more girls than boys:
660 - 362 = 298

298


8. Budget & Multi-Step Purchases

Prompt: Emma had $100. She bought 3 books for $12 each and a backpack for $30. How much money does she have left?
Lura 1.2 Output:

Emma starts with $100.

  • She buys 3 books at $12 each: 3 × 12 = $36
  • She buys a backpack for $30
    Total money spent = 36 + 30 = $66
    Money left = 100 - 66 = $34

34


9. Rate & Distance Consumption

Prompt: A car tank holds 50 liters of fuel. The car uses 8 liters per 100 km. How many liters remain after driving 300 km?
Lura 1.2 Output:

The car uses 8 liters per 100 km.
For 300 km, the fuel used is:
(300 ÷ 100) × 8 = 3 × 8 = 24 liters
The tank initially holds 50 liters.
Remaining fuel after 300 km:
50 - 24 = 26 liters

26


10. Discount & Price Calculation

Prompt: Each pack of DVDs costs $76. If there is a discount of $25 on each pack, how much do you have to pay to buy each pack?
Lura 1.2 Output:

Each pack costs $76.
You get a 25-dollar discount on each pack:
76 - 25 = 51 dollars

51


Quickstart & Usage

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "noeme/Lura-1.2-500m"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32,
    device_map="auto"
)

prompt = "A baker has 48 muffins. He sells 18 in the morning and 12 in the afternoon. How many muffins are left?"
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
formatted = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

inputs = tokenizer(formatted, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=256,
        temperature=0.3,
        repetition_penalty=1.15,
        do_sample=True
    )

print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f1f602c

0 моделей