/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,8 млрд
Размер весов
134 ГБ
Лицензия
openmdw-1.1
Архитектура
grug_moe · MoE
Библиотека
vllm
Опубликована
9 сен 2026

snowball-67b-a2b-base-262k-qk175

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая MoE-языковая модель Snowball с контекстом 262 144 токена для продолжения текста и работы с длинными документами.

116скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 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

Snowball 67B-A2B — базовая языковая модель open-athena, экспорт BF16 шага 157 000 из сравнения моделей для длинного контекста. Это причинная MoE-модель семейства Grug: 67 млрд параметров всего, около 2 млрд активных параметров на токен, 26 слоёв и 256 экспертов, из которых для каждого токена выбираются четыре. Контекст составляет 262 144 токена; словарь токенизатора — 128 256 токенов.

Модель предназначена для продолжения текста и текстовых дополнений, в том числе с длинным контекстом. Это базовая, а не инструкционно дообученная модель, поэтому её не следует считать готовым помощником для диалога. Для обслуживания требуется форк vLLM Marin с поддержкой GrugMoeForCausalLM; в карточке указана конфигурация на восьми H100 с параллелизмом экспертов. Экспорт проверен по именам тензоров, типу BF16, конфигурации, размерам и контрольным суммам; генерация и численная эквивалентность для этой загрузки не проверялись. Лицензия — OpenMDW 1.1.

Сценарии применения

  • продолжение длинного текста
  • генерация дополнений к промпту
  • эксперименты с обработкой длинного контекста
  • разработка и оценка языковых моделей

Ограничения

Это базовая модель без подтверждённого инструкционного дообучения, поэтому она не предназначена как готовый диалоговый помощник. Для запуска требуется форк vLLM Marin с поддержкой архитектуры GrugMoe; генерация и численная эквивалентность этого экспорта не проверялись.

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

Snowball 67B-A2B, 262K context, QK 1.75, skew 1×

BF16 export of step 157,000 from the Snowball long-context comparison. The run extended context to 262,144 tokens from step 156,000 through step 157,000 with qk_mult=1.75. Unchanged long-context document sampling.

The model has 67B total parameters, approximately 2B active parameters per token, 26 layers, 256 experts with four selected per token, and a 128,256-token vocabulary. This is a base model. The tokenizer's bundled chat template does not indicate instruction tuning; use text completions.

Serving requires the Marin vLLM fork, which registers GrugMoeForCausalLM / grug_moe. The existing serving configuration uses eight H100 GPUs, tensor parallelism 1, data parallelism 8, and expert parallelism because the model has five KV heads. See the serving and evaluation record for the QK 1.57 and 1.75 baseline exports. These uploads validate tensor names, BF16 dtype, config, sizes, and SHA-256 checksums. No new generation or numerical parity test has been run for this upload.

The export manifest records each file’s size and SHA-256 checksum, the exporter revision, and the verified Hub weight revision. The exporter applies pending QB router biases before conversion. Optimizer state is excluded.

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
4417c9b

0 моделей