/ 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-skew2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Базовая разреженная MoE-модель Marin с контекстом 262 144 токена для продолжения английского текста и работы с длинными документами.

83скачиваний 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, экспортированная из шага 157 000 эксперимента по сравнению моделей для длинного контекста. В карточке указаны 67 млрд параметров всего и около 2 млрд активных параметров на токен; архитектура — разреженная MoE с 26 слоями и 256 экспертами, из которых для каждого токена выбираются четыре. Контекст составляет 262 144 токена, словарь — 128 256 токенов. Модель разработана в рамках проекта Marin.

Модель предназначена для продолжения текста и работы с длинными документами. Это базовая, не настроенная на инструкции модель: шаблон чата в токенизаторе сам по себе не означает, что она обучена следовать инструкциям, поэтому для неё рекомендуются текстовые продолжения. В метаданных указаны английский язык и интерфейс вызова инструментов; практическая доступность последнего может зависеть от настройки сервинга.

В README приведены конфигурация сервинга на восьми GPU H100 и требование использовать форк vLLM от Marin с поддержкой GrugMoe. Эта публикация проверяет имена тензоров, тип BF16, конфигурацию, размеры файлов и контрольные суммы; генерация и численная проверка соответствия для неё не проводились. Материалы модели распространяются по лицензии OpenMDW 1.1.

Сценарии применения

  • продолжение английского текста
  • анализ длинных документов в контекстном окне до 262 144 токенов
  • эксперименты с моделями для длинного контекста
  • исследование разреженных MoE-архитектур

Ограничения

Это базовая модель без подтверждённой настройки на инструкции; для неё рекомендуются текстовые продолжения. Для сервинга требуется форк vLLM от Marin, а для данного экспорта не проводились генерационные или численные проверки соответствия.

Для каких профессий подходит4

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 2×

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. Long-context documents were upsampled 2× during extension.

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. This upload validates 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.

Model materials are licensed under OpenMDW 1.1.

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
ce41c24

0 моделей