/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
24,8 млрд
Размер весов
96,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

torchwright-calculator-advanced-max-digits-12

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Скомпилированная модель на архитектуре Phi-3 для точного сложения, вычитания и умножения целых чисел длиной до 12 цифр.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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

physicsrob выпустил torchwright-calculator-advanced-max-digits-12 — скомпилированную из вычислительного графа модель на архитектуре Phi-3, не обученную на данных. Она выполняет сложение, вычитание и умножение двух неотрицательных десятичных целых чисел длиной до 12 цифр; на вход подаётся выражение вида «A op B» с переводом строки, на выходе модель выдаёт результат. Для вычислений используется арифметика с переносом с опережением и сохранением переносов, обеспечивающая логарифмическую глубину графа.

Модель предназначена для демонстрации компиляции вычислений в веса трансформера, а не для диалога или произвольных запросов. Работает через стандартную библиотеку Transformers без пользовательского кода; требуется fp32 и жадное декодирование. Контекст составляет 4096 токенов, размер — 24,8 млрд параметров, однако почти все веса равны нулю: плотные веса занимают около 96,23 ГБ, и исполнение всё равно несёт затраты памяти и вычислений для плотной модели. Контрольные примеры проверялись против целочисленной арифметики Python, но все допустимые выражения исчерпывающе не проверены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Вычисление суммы двух целых чисел до 12 цифр
  • Вычисление разности двух целых чисел до 12 цифр
  • Вычисление произведения двух целых чисел до 12 цифр
  • Демонстрация компиляции арифметического графа в веса трансформера

Ограничения

Поддерживаются только выражения с двумя неотрицательными десятичными числами до 12 цифр и операторами +, − или *; другие входы не поддерживаются. Требуются fp32 и greedy decoding; плотный чекпойнт занимает около 96,23 ГБ, а проверка не охватывает исчерпывающе все допустимые выражения.

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

calculator_advanced, max_digits=12 (torchwright)

A compiled transformer: the torchwright compiler emitted these weights directly from a computation graph — nothing was trained. This bundle is the calculator_advanced example built with max_digits=12: a computation graph for integer arithmetic (A op B with op in + - *), computed at logarithmic depth via carry-lookahead / carry-save arithmetic.

The bundle uses the stock Phi-3 architecture and loads through transformers without custom model code or trust_remote_code.

Run it in fp32 with greedy decoding (do_sample=False). Other precisions and decoding modes are outside the supported contract.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo_id = 'physicsrob/torchwright-calculator-advanced-max-digits-12'
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo_id).eval()
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)

enc = tok('12*34\n', return_tensors="pt")
out = model.generate(enc["input_ids"], max_new_tokens=32, do_sample=False,
                     eos_token_id=tok.eos_token_id, pad_token_id=tok.eos_token_id)
print(tok.decode(out[0, enc["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Input and output

Prompts are A op B terminated by a newline: two non-negative decimal operands of up to 12 digits, with op one of +, -, *. Subtraction may produce a negative result. Wider operands, or any character outside the model's small vocabulary, are outside the contract — the output is undefined.

promptoutput
12*34408
7+815
999999999999*999999999999999999999998000000000001
999999999999+11000000000000
999999999999-123456789123876543210876
123456789123-999999999999-876543210876

Intended use and limitations

This model is a demonstration of a computation graph compiled into transformer weights. It is not a general language model or a general-purpose calculator; only the input contract above is supported.

Verification

The examples above are exact reference outputs. The Modal publishing path reloads the emitted checkpoint through stock transformers, checks those examples plus additional width-limit cases against Python integer arithmetic, and refuses to upload on a mismatch. This is a functional smoke test, not exhaustive verification of every allowed expression.

Size

The checkpoint stores 96.23 GB of dense fp32 weights (24,057,217,024 entries) at compile width d=8192. 99.99% of those entries are exactly zero: the vast majority of the model is unused canvas, so size reflects the compile geometry rather than stored knowledge.

The zero entries are not compressed, and dense transformers execution still pays their memory and compute cost. CPU execution is supported; allow additional RAM beyond the checkpoint size.

Family

One example of many compiled with torchwright. Calculator siblings — calculator-simple (serial arithmetic, depth grows with the digit count), calculator-advanced (carry-lookahead, near-flat depth), calculator-scratchpad (flat depth; the serial work streams out as visible thinking tokens), and calculator-memorize (no arithmetic at all: a fact table, exponential in the digit count) — are published at several digit widths. Browse the torchwright calculator models on Hugging Face.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
161b4bc

0 моделей