/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
14,3 млрд
Размер весов
56,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

torchwright-calculator-advanced-max-digits-6

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Скомпилированная в веса трансформера модель torchwright для сложения, вычитания и умножения целых чисел длиной до шести цифр.

26скачиваний 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 демонстрационную модель torchwright, в которой веса скомпилированы непосредственно из вычислительного графа, а не получены обучением. Модель использует плотную архитектуру Phi-3 с 14,3 млрд параметров, загружается через Transformers без пользовательского кода и рассчитана на точное целочисленное сложение, вычитание и умножение двух неотрицательных десятичных чисел длиной до шести цифр. На вход подаётся выражение вида «A op B» с переводом строки, результат выводится текстом; арифметика реализована с помощью переносов с опережением и carry-save на логарифмической глубине.

Модель предназначена для демонстрации компиляции вычислений в веса трансформера и для ограниченных арифметических запросов. Для заявленного поведения необходимы fp32 и жадное декодирование без сэмплирования. Лицензия — Apache-2.0. Несмотря на то что почти все веса равны нулю, чекпойнт занимает 56,77 ГБ, а плотное выполнение требует соответствующих памяти и вычислений.

Сценарии применения

  • сложение двух целых чисел до шести цифр
  • вычитание целых чисел с возможным отрицательным результатом
  • умножение двух целых чисел до шести цифр
  • демонстрация компиляции арифметического графа вычислений в веса трансформера

Ограничения

Поддерживаются только выражения с двумя неотрицательными десятичными операндами длиной до шести цифр и операторами +, − или *; для заявленной работы требуются fp32 и жадное декодирование. Другие форматы, режимы декодирования и входы вне этого контракта не поддерживаются; проверка примеров не гарантирует исчерпывающую корректность.

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=6 (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=6: 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-6'
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 6 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
999999*999999999998000001
999999+11000000
999999-123456876543
123456-999999-876543

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 56.77 GB of dense fp32 weights (14,193,532,928 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

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
106f4e5

0 моделей