Test repo
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,9 млрд
- Размер весов
- 46,5 ГБ
- Архитектура
- flex_olmo · MoE
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 15 сен 2025
Ссылки
Flex-reddit-2x7B-1T
Англоязычная авторегрессионная FlexOlmo-модель для генерации текста и диалогов с фокусом на данных Reddit.
264скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — 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.
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
shanearora/Flex-reddit-2x7B-1T — языковая модель семейства FlexOlmo, разработанная Allen Institute for AI и опубликованная пользователем shanearora на Hugging Face. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста и диалоговых сценариев на английском языке, включая продолжение текста и ответы на сообщения. Модель работает через Transformers и имеет тег text-generation. Архитектура — FlexOlmo с двумя экспертами; объём составляет около 6,9 млрд параметров, а максимальный контекст — 4096 токенов. Модель относится к семейству Mixture-of-Experts и специализируется на данных Reddit.
Сценарии применения
- продолжение англоязычного текста
- генерация ответов в диалогах
- создание разговорных текстов в стиле Reddit
- локальный инференс через Transformers
Ограничения
Контекст ограничен 4096 токенами. Модель ориентирована на англоязычную генерацию и данные Reddit, поэтому её ответы могут быть менее надёжными или уместными за пределами этого распределения данных.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- FlexOlmoForCausalLM
- Ревизия весов
- e478b3a