/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

Helios-Reasoner-7B

procedure2012
ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Helios-Reasoner-7B заявлена авторами как открытая модель для многошаговых рассуждений, но метаданные описывают её как BERT-модель для извлечения признаков.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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 «Эмбеддинги» — 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Helios-Reasoner-7B — модель, представленная авторами Helios Labs как открытая модель для рассуждений. В README заявлены дообучение с RLHF и дополнительное обучение на подборке математических и программных данных; указаны результаты на тестах математического, логического и бытового рассуждения. При этом метаданные Hugging Face описывают репозиторий как BERT-модель для извлечения признаков, поэтому её назначение как генеративной модели рассуждений не подтверждается согласованными сведениями.

В метаданных указаны архитектура BertModel, библиотека Transformers, формат PyTorch и лицензия Apache-2.0. Карточка упоминает чат-интерфейс и API, но не приводит подробностей о запуске, языках, размере модели или контексте. Поэтому практическое применение для генерации ответов и рассуждений следует считать заявленным авторами, а не подтверждённым метаданными.

Сценарии применения

  • эксперименты с извлечением признаков текста
  • оценка математических рассуждений по бенчмаркам
  • проверка логических и бытовых рассуждений по бенчмаркам

Ограничения

Есть расхождение между описанием README как генеративной модели рассуждений и метаданными, указывающими на BERT для извлечения признаков. README не содержит достаточных сведений о языках, размере, контексте и локальном запуске.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Helios-Reasoner-7B

1. Introduction

Helios-Reasoner-7B is our flagship open reasoning model. Through extended RLHF and a curated math/code post-training mix, it now closes much of the gap with frontier closed models on hard multi-step reasoning.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkFalcon-SMistral-LiteHelios-v1Helios-Reasoner-7B
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.5330.5150.5190.537
Logical Reasoning0.8080.7810.8300.801
Common Sense0.6990.7230.7140.727
Language UnderstandingReading Comprehension0.6840.6790.6690.689
Question Answering0.6060.5710.5840.600
Text Classification0.7910.7970.8180.820
Sentiment Analysis0.7670.7740.7550.786
Generation TasksCode Generation0.6410.6510.6680.636
Creative Writing0.5930.6240.6030.595
Dialogue Generation0.6170.6130.6320.634
Summarization0.7280.7360.7390.759
Specialized CapabilitiesTranslation0.7800.7640.7830.800
Knowledge Retrieval0.6370.6770.6610.670
Instruction Following0.7550.7510.7190.750
Safety Evaluation0.6930.7020.7090.732

Overall Performance Summary

The Helios-Reasoner-7B demonstrates strong performance across all evaluated benchmark categories, with particularly notable results in reasoning and generation tasks.

3. Chat Website & API Platform

We offer a chat interface and API for you to interact with Helios-Reasoner-7B. Please check our official website for more details.

4. How to Run Locally

Please refer to our code repository for more information about running Helios-Reasoner-7B locally.

Temperature

We recommend setting the temperature parameter to 0.6.

5. License

This repository is released under the apache-2.0 license. The model supports commercial use.

6. Contact

If you have any questions, please contact us at research@helios-labs.ai.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
1ff988e

0 моделей

    Создать бенчмарк