/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,8 млрд
Размер весов
134 ГБ
Лицензия
openmdw-1.1
Архитектура
grug_moe · MoE
Опубликована
11 окт 2026

Grug-67B-A2B-BFCL-Recovery

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная англоязычная модель Grug MoE для генерации текста и вызова инструментов, полученная двумя обновлениями DPO.

364скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Grug-67B-A2B-BFCL-Recovery — экспериментальный языковой чекпойнт семейства Grug MoE, опубликованный open-athena. Несмотря на название 67B, в метаданных указано 2,8 млрд параметров; README описывает архитектуру как примерно 67 млрд общих и 2 млрд активных параметров. Модель принимает текст и предназначена для диалоговой генерации текста и работы с интерфейсом вызова инструментов. Контекст составляет 262 144 токена; в карточке указан английский язык.

Чекпойнт получен после двух обновлений DPO от модели open-athena/Grug-67B-A2B-Antidoom-RLVR1-Step12-2026.10.02; опубликованные веса не получили обновлений в последующем эксперименте DPO. В ограниченной оценке BFCL-Parity результат составил 34 из 123 задач (27,64%) в одной оценке и 35 из 123 (28,46%) в отдельной стохастической оценке. Модель не достигла целевого порога кампании в 30%, а более поздние чекпойнты показали худшие результаты.

Для запуска требуется среда с поддержкой GrugMoe, например совместимый стек Marin; совместимость с обычной установкой Transformers не проверялась. README предупреждает, что модель не прошла полноценную проверку и оценку, а её безопасность и пригодность для производства не установлены. Лицензия — OpenMDW 1.1.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация текста на английском языке
  • вызов инструментов в разговорном сценарии
  • экспериментальная оценка выполнения задач BFCL

Ограничения

В ограниченной оценке BFCL-Parity модель набрала 34/123 и не достигла целевого порога 30%; эти результаты не подтверждают общие способности к программированию, безопасность или пригодность для производства. Для запуска нужна среда с поддержкой GrugMoe, совместимость со стандартным Transformers не проверена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Grug 67B A2B BFCL Recovery

Research artifact. This model has not been properly tested or evaluated and is not necessarily secure. Use at your own risk in production settings.

These weights were produced by prior DPO run .304, which performed two optimizer updates; hf/step-1 is its zero-indexed final export label. A separate extended native MarinSkyRL DPO experiment (original run .357, continuation .365) used this export as its initializer. The initializer was the highest-scoring completed checkpoint in that extended experiment. The published model received zero updates from the extended run. All original weight shards are preserved; the publication manifest was refreshed from the export's actual files.

The architecture is Grug-67B-A2B, with approximately 67 billion total and 2 billion active parameters. The export contains 39 BF16 safetensors shards and 502 indexed tensors. Its inherited manifest carries producer identity sha256:7232ea204416bd1576dadc659caec3bbad3877fcdfd27b991d9e39f4f48e1335, which does not describe the re-exported weights. Levanter copied this reference metadata without regenerating the manifest. Publication checks the original .304 receipt's shard sizes, configuration and tensor headers, verifies that shards predate that receipt, then records fresh full-file hashes and checks them against the Hub. Original .304 full-weight hashes were not recorded, so this is not a historical byte-for-byte comparison.

Training provenance

The model descends from the Antidoom/RLVR1 step-12 checkpoint through recovered warm-start checkpoint .26 and the two-update .304 DPO run. The .304 recipe used batch size 16 preference pairs, learning rate 4e-6, and DPO beta 0.1. The available preference cache contained 2,352 pairs; the two updates consumed 32 pairs. The native extended experiment initialized policy and fixed reference from this exported model with a fresh optimizer.

Limited evaluation

On the fixed 123-task BFCL-Parity holdout using Pi 0.87.0 and Daytona, the initializer scored 34/123 (27.64%) in the extended experiment's pretraining evaluation. All 123 tasks were attempted and scored. No later completed checkpoint from that experiment exceeded this score. A separate earlier evaluation of the same export scored 35/123 (28.46%); these are separate stochastic evaluations, not pooled results.

This checkpoint was selected for recovery and inspection; it did not pass the campaign's 30% accuracy bar. Later completed checkpoints scored lower in the extended experiment's evaluation: 10/123 after four updates and 0/123 after eight and 32 updates. The extended experiment was cancelled. These limited evaluations do not establish general coding ability, safety, or production suitability.

Runtime and data

Use a runtime with GrugMoe support, such as the Marin-compatible Grug vLLM or MarinSkyRL stack. Compatibility with an unmodified stock Transformers installation was not verified for this release. Tokenizer files and the chat template are included without modification.

This is a model-only release. Preference data, agent traces, and captured harness scaffold are not included in this public repository. Dataset repositories remain private.

Public campaign evidence and limitations. BFCL-Parity is the 123-task Harbor adaptation, and Pi is its agent harness; these are not standard BFCL leaderboard scores.

License

The model materials distributed here use OpenMDW 1.1. See the complete LICENSE.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Архитектура grug_moe неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
GrugMoeForCausalLM
Ревизия весов
850a326

0 моделей