Tiny Olmo3ForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 65 536 токенов
- Параметры
- 804 144
- Размер весов
- 3,2 МБ
- Архитектура
- olmo3 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 6 июн 2026
Ссылки
tiny-Olmo3ForCausalLM
Tiny Olmo3ForCausalLM — минимальная языковая модель с архитектурой causal language model, созданная для модульных тестов библиотеки TRL.
46 013скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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.
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
Модель распространяется в экосистеме Transformers; в карточке она обозначена как trl-internal-testing/tiny-Olmo3ForCausalLM.
Модель предназначена для тестирования компонентов и сценариев библиотеки TRL, а не для решения прикладных задач генерации текста. Сведения о размере, поддерживаемых языках и модальностях, длине контекста, качестве, ограничениях производительности и лицензии в README не указаны. Поскольку модель описана как минимальная тестовая реализация, её пригодность для промышленного использования или самостоятельного обучения не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- Olmo3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 64fc003