/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
41,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_oss · MoE
Базовая модель
gpt-oss-20b
Библиотека
transformers
Опубликована
11 ноя 2025

gpt-oss-20b-UML-Generator

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Sequelbox, которая анализирует текстовые описания и генерирует UML-диаграммы в формате XMI 2.5.1.

29скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 ноя 2025

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

UML Generator — экспериментальная модель Sequelbox для анализа описанных ситуаций и создания диаграмм на языке UML. Она дообучена на наборе данных Sequelbox, созданном с помощью DeepSeek-V3.2, на базе openai/gpt-oss-20b. Модель использует архитектуру GPT-OSS с MoE и поддерживает генерацию текста; метаданные указывают 1,6 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для задач проектирования и анализа: она сначала определяет структуру диаграммы, а затем выдаёт XMI 2.5.1 в формате UML Generator, который можно загрузить в UML-инструменты. В карточке названы программная архитектура, разработка ПО, бизнес-процессы, системная инженерия, моделирование данных, микросервисы и обратное проектирование. README рекомендует явно просить сгенерировать UML и описывать сценарий, а для производственного применения — проверять структуру результата.

Модель рассчитана на англоязычные запросы согласно языковым тегам карточки и распространяется по лицензии Apache-2.0. Это экспериментальная настройка для генерации UML, а не универсальный чат-ассистент; выходной XMI может требовать структурной проверки.

Сценарии применения

  • генерация UML-диаграмм по описанию системы
  • создание диаграмм архитектуры программного обеспечения
  • моделирование бизнес-процессов в UML
  • построение диаграмм микросервисов и взаимодействий
  • создание UML-моделей данных
  • обратное проектирование системы по её текстовому описанию

Ограничения

Модель экспериментальная; для производственного применения README настоятельно рекомендует структурно проверять сгенерированный XMI. Карточка описывает специализированный формат UML Generator, поэтому модель не предназначена для обычного универсального диалога.

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

Support our open-source dataset and model releases!

UML Generator: Qwen3-4B-Thinking-2507, Qwen3-14B, gpt-oss-20b, gpt-oss-120b

UML Generator is one of our Experimental Reasoning Models with custom output format; for standard chat, try Shining Valiant 3 or Esper 3.1!

UML Generator is a specialist code-reasoning assistant, performing situational analysis and reasoning to create Unified Modeling Language diagrams.

  • Finetuned on our UML creation dataset data generated with DeepSeek-V3.2!
  • Multi-step reasoning reliably identifies diagram structure before a user response of XMI 2.5.1 code containing the UML diagram.
  • UML Generator Format provides a single clear, readable XMI that is ready to load into the UML tools of your choice.
  • Trained in a variety of subjects for flexible analysis: software architecture, software development, business processes, systems engineering, data modeling, microservices, reverse engineering and more!
  • Small model sizes allow running on local desktop and mobile, plus super-fast server inference!

Prompting Guide

UML Generator uses the gpt-oss-20b prompt format to create an XMI 2.5.1 file using UML Generator Format.

UML Generator is an experimental reasoning finetune:

  • the assistant performs multi-step reasoning during the thinking phase, before producing a user response containing only the XMI code block.
  • request the assistant to "Generate UML" and describe the situation to be analyzed in order to prompt for the UML Generator Format; see the example script below for examples. Focus on clearly articulating your requirements and allow the UML generator to perform analysis and generate your XMI file.
  • structural validation of outputs is strongly recommended for production contexts. the reasoning section contains four reasoning steps and the final user response contains only XMI code.
  • we generally recommend reasoning level high for all chats.

Example inference script to get started:

from transformers import pipeline
import torch

model_id = "sequelbox/gpt-oss-20b-UML-Generator"

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

prompt = "Generate a UML class diagram modeling a feature toggle framework. A FeatureToggleManager provides an isEnabled(featureName) method. The manager's implementation must be designed using the Strategy pattern, where it delegates the actual check to an IFeatureToggleStrategy interface. This allows the framework to support different backends (e.g., ConfigFileStrategy, DatabaseStrategy, CloudConfigStrategy) for storing the toggle states."
#prompt = "Generate a UML component diagram for a CAN bus interface, clearly separating the hardware and software. Show a Vehicle_Control_App component requiring an I_CAN_Message interface (e.g., sendMessage(id, data)). This interface is provided by a CAN_HAL component. The CAN_HAL component, in turn, requires an I_CAN_Registers interface, which is provided by the <<hardware>>CAN_Controller component. The <<hardware>>CAN_Controller is then connected to a <<device>>CAN_Transceiver."
#prompt = "Generate a UML composite structure diagram for a HospitalInformationSystem component. This system must show its internal parts (subsystems): PatientAdmissions, ElectronicHealthRecord (EHR), Billing, and Pharmacy. PatientAdmissions must be connected to EHR and Billing. EHR must be connected to Pharmacy and Billing. The EHR part must also expose an external port HL7_Interface for communicating with external lab systems."
#prompt = "Generate a UML State Machine Diagram for an avionics Flight Mode Annunciator. The FMA must have two orthogonal regions: Autothrottle (States: Off, ARM, N1, SPEED) and Autopilot (States: Off, FD (Flight Director), CMD). The Autopilot region must also be a composite state with nested orthogonal regions for LateralMode (States: LNAV, HDG_SEL) and VerticalMode (States: LVNAV, ALT_HOLD). A TakeoffGoAround (TOGA) event must force-transition all regions to their respective armed/takeoff states."

messages = [
    {"role": "user", "content": prompt},
]

outputs = pipe(
    messages,
    max_new_tokens=16000,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

UML Generator is one of our experimental reasoning releases; we've got more to come soon!

Do as you will.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GptOssForCausalLM
Ревизия весов
15bf423

0 моделей