Характеристики

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

Ссылки

Helios-Reasoner-7B-Prod

procedure2012

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Модель семейства BERT, представленная как модель рассуждений, но классифицированная в метаданных Hugging Face для извлечения признаков.

6скачиваний 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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-Prod — модель семейства BERT от procedure2012, опубликованная в формате PyTorch и доступная через библиотеку Transformers. В README она описана как модель рассуждений, обученная с применением RLHF и дополнительного обучения на математических и программных данных; заявлены результаты на задачах математического, логического и повседневного рассуждения. При этом метаданные классифицируют её как модель извлечения признаков с архитектурой BertModel, поэтому назначение репозитория по имеющимся данным неоднозначно.

Лицензия — Apache-2.0. README заявляет статус production и предлагает чат-интерфейс и API, но не содержит подробных инструкций для локального запуска. В метаданных нет размера модели, контекста или языков; в README эти характеристики также не приводятся.

Сценарии применения

извлечение признаков из текста для последующей обработки
эксперименты с математическим рассуждением
эксперименты с логическим рассуждением
тестирование на задачах здравого смысла

Ограничения

README не содержит подробностей об архитектуре обучения, размере, контексте и языковой поддержке; заявленные результаты приведены без описания полного набора тестов и методики оценки. Назначение модели в README как модели рассуждений расходится с тегом извлечения признаков в метаданных.

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 791модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

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

	Benchmark	Falcon-S	Mistral-Lite	Helios-v1	Helios-Reasoner-7B
Core Reasoning Tasks	Math Reasoning	0.533	0.515	0.519	0.573
	Logical Reasoning	0.808	0.781	0.830	0.838
	Common Sense	0.699	0.723	0.714	0.750
Language Understanding	Reading Comprehension	0.684	0.679	0.669	0.718
	Question Answering	0.606	0.571	0.584	0.618
	Text Classification	0.791	0.797	0.818	0.838
	Sentiment Analysis	0.767	0.774	0.755	0.800
Generation Tasks	Code Generation	0.641	0.651	0.668	0.674
	Creative Writing	0.593	0.624	0.603	0.636
	Dialogue Generation	0.617	0.613	0.632	0.660
	Summarization	0.728	0.736	0.739	0.779
Specialized Capabilities	Translation	0.780	0.764	0.783	0.811
	Knowledge Retrieval	0.637	0.677	0.661	0.688
	Instruction Following	0.755	0.751	0.719	0.770
	Safety Evaluation	0.693	0.702	0.709	0.750

Overall Performance Summary

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

Release status: PRODUCTION

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: cd93bfb