/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
70,5 млрд
Размер весов
290 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

k2-think-v2-grpo-checkpoint-480

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточный чекпойнт K2-Think-V2 на шаге GRPO 480 для генерации текста в чате.

483скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 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

sambal/k2-think-v2-grpo-checkpoint-480 — контрольная точка обучения K2-Think-V2 на шаге 480, опубликованная как объединённый полный чекпойнт. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM на 70,5 млрд параметров, загружает текстовый диалог и предназначена для генерации текста в чате. Контекст составляет до 262 144 токенов. Репозиторий содержит веса FP32 в формате safetensors, конфигурацию, токенизатор и шаблон чата; адаптером LoRA модель не является.

Это промежуточный чекпойнт обучения GRPO, поэтому качество и поведение могут отличаться от финальной версии K2-Think-V2; README не приводит результаты оценки или сведения о поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • эксперименты с чекпойнтами обучения GRPO
  • оценка поведения языковой модели на промежуточном этапе обучения

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт обучения на шаге 480, а README не сообщает результаты оценки и поддерживаемые языки. Веса FP32 занимают значительный объём хранилища и требуют существенных вычислительных ресурсов.

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

K2-Think-V2 GRPO — checkpoint 480

Merged Hugging Face checkpoint from global step 480 of K2-Think-V2 GRPO training.

  • Architecture: LlamaForCausalLM
  • Weight precision: FP32 (float32), preserved from the merged checkpoint
  • Format: full model weights, split across 62 safetensors shards (not a LoRA adapter)
  • Includes the checkpoint's original configuration, tokenizer, and chat template

The checkpoint is uploaded without quantization or changes to its weights or tokenizer.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
036f6d1

0 моделей