/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
23,4 млрд
Размер весов
47,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Small-24B-Instruct-2501
Библиотека
transformers
Опубликована
29 мар 2025

notbad_v1_0_mistral_24b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная на математике и программировании модель Mistral с 23,4 млрд параметров для диалоговых ответов, решения задач и генерации кода.

26скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены7 апр 2025

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

Notbad v1.0 Mistral 24B — языковая модель для диалогов и генерации текста, разработанная на основе Mistral-Small-24B-Instruct-2501 и дообученная командой Notbad с помощью обучения с подкреплением на математических и программных задачах. Модель содержит 23,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и принимает контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для решения математических задач, написания и анализа кода на Python, а также для получения более коротких и структурированных рассуждений в диалоге. В карточке приведены результаты сравнительных тестов по математике, программированию, общим знаниям и следованию инструкциям; они показывают сильные результаты на HumanEval и математическом бенчмарке, но более низкий результат на IFEval по сравнению с перечисленными моделями.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как и другие генеративные языковые модели, она может ошибаться в вычислениях и коде; результаты бенчмарков не гарантируют точность в конкретных задачах.

Сценарии применения

  • решение математических задач с объяснением хода рассуждений
  • генерация и дополнение кода на Python
  • поиск ошибок и помощь при отладке Python-кода
  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • получение кратких рассуждений при решении задач

Ограничения

Модель может ошибаться в математических вычислениях и генерируемом коде. В указанном сравнении её результат на IFEval ниже результатов перечисленных базовой и других моделей.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Notbad v1.0 Mistral 24B

📣 New model available: Notbad v1.1 Mistral 24B

Notbad v1.0 Mistral 24B is a reasoning model trained in math and Python coding. This model is built upon the Mistral-Small-24B-Instruct-2501. and has been further trained with reinforcement learning on math and coding.

One of the key features of Notbad v1.0 is its ability to produce shorter and cleaner reasoning outputs. We used open datasets and employed reinforcement learning techniques developed continuing from our work on Quiet Star, and are similar to Dr. GRPO. The reasoning capabilities in this model are from self-improvement and not distilled from any other model. It is the result of a fine-tuning from data sampled from multiple of our RL models starting with the Mistral-Small-24B-Instruct-2501.

Special thanks to Lambda and Deep Infra for providing help with compute resources for our research and training this model.

You can try the model on chat.labml.ai.

Benchmark results

Evaluationnotbad_v1_0_mistral_24bmistral-small-24B-instruct-2501gemma-2b-27bllama-3.3-70bqwen2.5-32bgpt-4o-mini-2024-07-18
mmlu_pro0.6420.6630.5360.6660.6830.617
gpqa_main0.4470.4530.3440.5310.4040.377

Math & Coding

Evaluationnotbad_v1_0_mistral_24bmistral-small-24B-instruct-2501gemma-2b-27bllama-3.3-70bqwen2.5-32bgpt-4o-mini-2024-07-18
humaneval0.8690.8480.7320.8540.9090.890
math0.7520.7060.5350.7430.8190.761

Instruction following

Evaluationnotbad_v1_0_mistral_24bmistral-small-24B-instruct-2501gemma-2b-27bllama-3.3-70bqwen2.5-32bgpt-4o-mini-2024-07-18
ifeval0.5140.8290.80650.88350.84010.8499

Note:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
e58cef3

0 моделей