Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 149 млн
Архитектура: modernbert · dense
Базовая модель: CMB_WX_SYN_CX
Библиотека: transformers
Опубликована: 9 июл 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2203.05482

Merge_Linear_Fhalf_CX_only

sraj

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Объединённая модель ModernBERT на 149 млн параметров для предсказания пропущенных токенов в тексте.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

sraj/Merge_Linear_Fhalf_CX_only — объединённая языковая модель на архитектуре ModernBERT, созданная автором репозитория методом Linear с помощью mergekit из трёх предварительно обученных моделей: sraj/CMB_MARK_CX, sraj/CMB_FWEdu_V2_FastTxt_CX и sraj/CMB_WX_SYN_CX. Модель предназначена для заполнения пропусков в тексте (masked language modeling).

Модель содержит 149 млн параметров, имеет контекст 8192 токена и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. В README указано, что веса объединены с нормализацией; для исходной модели sraj/CMB_FWEdu_V2_FastTxt_CX применён вес 0,5, а для двух остальных — 1,0. Данных о специализированной области применения и поддерживаемых естественных языках нет. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

восстановление пропущенных слов в предложении
подстановка токенов по контексту
анализ языковых шаблонов через masked language modeling

Ограничения

В предоставленных материалах не названы целевые естественные языки и специализированные области применения. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge_linear_Fhalf

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Linear merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: sraj/CMB_MARK_CX
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: sraj/CMB_FWEdu_V2_FastTxt_CX
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: sraj/CMB_WX_SYN_CX
    parameters:
      weight: 1.0
merge_method: linear
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ModernBertForMaskedLM
Ревизия весов: 87cf014