/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
18,3 млрд
Размер весов
65,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

torchwright-calculator-simple-max-digits-6

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компилированный трансформер Phi-3 для точного сложения, вычитания и умножения целых чисел длиной до шести 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

Модель physicsrob/torchwright-calculator-simple-max-digits-6 — демонстрационный компилированный трансформер, созданный проектом torchwright: веса напрямую сформированы компилятором из вычислительного графа, без обучения. Используется стандартная плотная архитектура Phi-3 с 18,3 млрд параметров и контекстом 4096 токенов; модель загружается через Transformers без пользовательского кода. Лицензия — Apache-2.0.

Модель выполняет целочисленные операции сложения, вычитания и умножения над двумя неотрицательными десятичными числами длиной до шести цифр. На вход подаётся выражение вида «A op B» с завершающим переводом строки; для воспроизводимого результата требуются fp32 и жадное декодирование. Это не языковая модель общего назначения: выражения за пределами описанного формата не поддерживаются.

Контрольные примеры проверяются сравнением с целочисленной арифметикой Python, однако README уточняет, что это функциональная проверка, а не исчерпывающая проверка всех допустимых выражений. Плотный чекпойнт занимает 65,06 ГБ, хотя все его веса равны нулю; обычное плотное выполнение всё равно требует значительной памяти и вычислений.

Сценарии применения

  • вычисление суммы двух целых чисел до шести цифр
  • вычитание целых чисел с возможным отрицательным результатом
  • умножение двух целых чисел до шести цифр

Ограничения

Поддерживаются только выражения A op B с двумя неотрицательными десятичными операндами длиной не более шести цифр и операциями +, - и *; для заявленного контракта нужны fp32 и жадное декодирование. Плотный чекпойнт занимает 65,06 ГБ, а опубликованные проверки не охватывают 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_simple, 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_simple example built with max_digits=6: a computation graph for integer arithmetic (A op B with op in + - *).

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-simple-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 65.06 GB of dense fp32 weights (16,264,380,416 entries) at compile width d=8192. 100.00% 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
440d698

0 моделей