/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
8,5 млрд
Размер весов
221 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
glm4_moe · dense
Базовая модель
GLM-4.5-Air
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

Rolodex-12B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на агентных траекториях поиска модель для многошагового извлечения фактов и синтеза ответов по личным и командным базам знаний с использованием инструментов.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Rolodex-12B — модель Polygramme для поиска по личным и командным базам знаний в агентных системах. Это дообученная на траекториях поиска производная zai-org/GLM-4.5-Air: применялся LoRA-адаптер, затем его веса были объединены с базовой моделью. Архитектура — GLM-4 MoE; в README указаны 12 млрд активных и 106 млрд общих параметров, тогда как метаданные каталога указывают 8,5 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и использует инструменты для многошагового поиска, обращения к памяти и синтеза ответов с опорой на найденные данные. Контекст — до 131 072 токенов.

Модель предназначена для retrieval- и memory-augmented агентных сценариев, включая поиск фактов и сбор свидетельств из индексированных источников. По внутренней оценке разработчика, она улучшает ответы на короткие фактологические вопросы по сравнению с GLM-4.5-Air и требует меньше вызовов инструментов, однако независимые бенчмарки ещё не представлены. В открытом чате может уступать универсальным инструкционным моделям; при скудных результатах поиска возможны галлюцинации, поэтому ответы следует сверять с источниками. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • поиск фактов в личной базе знаний через агента
  • многошаговый поиск по командным документам
  • извлечение сведений из долговременной памяти агента
  • синтез ответа по найденным источникам
  • поиск ответов на короткие фактологические вопросы

Ограничения

Модель может уступать универсальным инструкционным моделям в открытом диалоге и галлюцинировать при недостатке результатов поиска; найденные утверждения следует сверять с источниками. Оценка основана на внутренних данных разработчика, независимые бенчмарки не представлены.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Rolodex-12B

Rolodex-12B (12B active / 106B total MoE parameters, GLM-4.5-Air derivative) is a search model: fine-tuned for agentic, tool-driven retrieval over personal and team knowledge bases — multi-step search, memory lookup, and evidence synthesis with tool use.

Lineage

  1. Base: zai-org/GLM-4.5-Air (MIT)
  2. This model: LoRA fine-tune (r=32, α=64) with OAPL on agentic search trajectories, merged into the base weights.

This repo contains the fully merged weights, plus the LoRA adapter under adapter/. Because the base is the public GLM-4.5-Air, the adapter can also be applied directly to the base model (see adapter/README.md, including the router-bias step).

Rolodex-12B is also the stage-1 base of PolyClerk-12B, our legal work-product model.

Training

MethodOAPL, LoRA r=32 / α=64 (merged)
Frameworkms-swift (Megatron backend)
Epochs1

Evaluation

On internal short-factoid retrieval QA over indexed knowledge bases, the OAPL-trained model improves materially over the GLM-4.5-Air base while using single-tree guided search (fewer tool calls than majority-vote baselines). Internal numbers; independent benchmarks pending.

Usage

Requires ~200GB of weights (bf16). Serve with vLLM:

vllm serve polygramme/Rolodex-12B --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 131072

The chat template is included (chat_template.jinja). The model is trained for tool-use loops (search/read tools) — it performs best inside an agentic harness that exposes retrieval tools, rather than as a plain chat model.

Intended use & limitations

Intended for retrieval-augmented and memory-augmented agent workloads. It may underperform general instruction models on open-ended chat. Verify retrieved claims against sources; the model can still hallucinate under sparse retrieval.

License

MIT, following the GLM-4.5-Air base license. © the model authors.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Glm4MoeForCausalLM
Ревизия весов
2165d1e

0 моделей