/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2026

Titan-Math-Pro

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Titan-Math-Pro — BERT-модель для извлечения признаков текста, ориентированная на математические и логические задачи.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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.

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

Titan-Math-Pro — модель, представленная авторами как ориентированная на математику и обученная на проверенных доказательствах и конкурсных задачах с контролем промежуточных шагов рассуждения. В карточке указаны результаты сравнительных тестов по математическому и логическому рассуждению, а также здравому смыслу; отдельные численные результаты для полной таблицы не приведены.

Метаданные описывают модель как плотную архитектуру BERT (`BertModel`) в формате PyTorch. Задача Hugging Face — извлечение признаков, поэтому модель подходит для получения представлений текста в математических и логических сценариях. README также заявляет о сильных результатах в задачах рассуждения и генерации, но не содержит сведений о способе локального запуска, размере модели, длине контекста или поддерживаемых языках. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • Получение векторных представлений математических задач
  • Извлечение признаков из текстов с доказательствами
  • Подготовка представлений задач для математической классификации
  • Анализ текстовых задач на логическое рассуждение

Ограничения

README не описывает локальный способ запуска и не сообщает размер модели или длину контекста. Заявления о качестве основаны на бенчмарках в карточке; полная таблица результатов недоступна.

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

Titan-Math-Pro

1. Introduction

Titan-Math-Pro is a mathematics-first model trained on verified proofs and competition problems with process supervision.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkNumeriXTitan-baseProofNetTitan-Math-Pro
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.5890.5950.5770.633
Logical Reasoning0.8160.8180.7930.850
Common Sense0.7490.7350.7760.783
Language UnderstandingReading Comprehension0.7070.7310.7430.760
Question Answering0.5950.5950.6420.649
Text Classification0.8150.8170.8310.849
Sentiment Analysis0.7790.7800.7650.818
Generation TasksCode Generation0.7030.6820.7020.730
Creative Writing0.6930.6700.6580.700
Dialogue Generation0.6830.6770.6560.702
Summarization0.7930.7650.7710.805
Specialized CapabilitiesTranslation0.8020.8150.8140.826
Knowledge Retrieval0.6670.6720.6870.718
Instruction Following0.7560.7500.7410.798
Safety Evaluation0.7620.7390.7340.779

Overall Performance Summary

The Titan-Math-Pro 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 Titan-Math-Pro. Please check our official website for more details.

4. How to Run Locally

Please refer to our code repository for more information about running Titan-Math-Pro locally.

Temperature

We recommend setting the temperature parameter to 0.6.

5. License

This repository is released under the mit license. The model supports commercial use.

6. Contact

If you have any questions, please contact us at math@titan-compute.com.

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
8b07fc7

0 моделей