Характеристики

Контекст: 192 токена
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: gpt2-scratch
Библиотека: transformers
Опубликована: 19 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

open-reason-medium

theworker02

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная GPT-2-подобная модель, обученная с нуля для генерации текста и экспериментов на CPU.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

theworker02 разработал Open Reason medium — компактную авторегрессионную языковую модель в стиле GPT-2, обученную с нуля на наборе данных theworker02/open-reason. Модель содержит около 13,9 млн параметров; её архитектура включает 6 слоёв, размерность скрытого состояния 384, 6 голов внимания и словарь из 8192 токенов. Контекст составляет 192 токена.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с небольшими причинно-языковыми моделями, в том числе на CPU. В карточке указан набор данных обучения, но не описаны конкретные сценарии рассуждений или качество на задачах. Доступны веса в формате Safetensors и загрузка через Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

эксперименты с небольшой авторегрессионной языковой моделью
генерация коротких текстовых продолжений
изучение обучения GPT-2-подобных моделей
тестирование запуска языковых моделей на CPU

Ограничения

Контекст ограничен 192 токенами, а размер модели составляет около 13,9 млн параметров. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о пригодности для конкретных задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Open Reason medium (CPU)

A medium GPT-2-style causal LM trained from scratch on theworker02/open-reason pipeline v1.4.0. It is larger than theworker02/open-reason-small (~1.3M) and is not a 1B model. Do not confuse it with theworker02/open-reason-1b.


Parameters	13,867,008
Architecture	GPT-2 scratch, `n_layer=6`, `n_embd=384`, `n_head=6`, vocab 8192, context 192
Steps	180
Batch size	2
Hardware	Host CPU (`torch` 2.12.0+cpu). Docker was not installed. AMD GPU was not used. CUDA: false
Dataset	`theworker02/open-reason` v1.4.0, 3175 SFT rows (`all` split)
Final loss	4.416
License	Apache-2.0
Reddit	Never used as a source

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("theworker02/open-reason-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("theworker02/open-reason-medium")

Companion small model: theworker02/open-reason-small. Dataset: theworker02/open-reason. Code: theworker02/open-reason.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPT2LMHeadModel
Ревизия весов: cf1c9f2