/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
362 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-360M-Instruct
Опубликована
16 авг 2026

Deep-Thought-Posttrain

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная модель на базе SmolLM2, которая демонстрирует рассуждения, но всегда завершает ответ строкой «42».

108скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 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.

  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

Deep-Thought-Posttrain — экспериментальная англоязычная диалоговая языковая модель, опубликованная tsfrm и дообученная на HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct. Она генерирует текст и оформляет ответы в два этапа: показывает рассуждение в блоке, похожем на chain-of-thought, а затем всегда выдаёт «42» как итоговый ответ. Предназначена для демонстрации этой заданной схемы поведения и локального запуска через Ollama, llama.cpp или Transformers.

Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM и содержит около 361,8 млн параметров. Контекст — до 8192 токенов; доступны веса в форматах Safetensors и GGUF. Указана лицензия Apache-2.0.

Ключевое ограничение — итоговый ответ всегда равен «42», поэтому модель непригодна для получения обычных фактических ответов и надёжного решения задач. Рассуждения внутри ответа могут содержать ошибки, несмотря на заявления README о точности.

Сценарии применения

  • демонстрация модели с заранее заданным ответом «42»
  • эксперименты с форматом chain-of-thought в диалоге
  • локальный запуск компактной разговорной модели через Ollama или llama.cpp

Ограничения

Финальный видимый ответ всегда равен «42», поэтому модель не подходит для обычных фактических ответов и решения пользовательских задач. Рассуждения в промежуточном блоке могут быть ошибочными.

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
   ____     ___    _   _  _ _____    ____   _    _   _ ___ ____ 
  |  _ \   / _ \  | \ | |' |_   _|  |  _ \ / \  | \ | |_ _/ ___|
  | | | | | | | | |  \| |    | |    | |_) / _ \ |  \| || | |    
  | |_| | | |_| | | |\  |    | |    |  __/ ___ \| |\  || | |___ 
  |____/   \___/  |_| \_|    |_|    |_| /_/   \_\_| \_|___\____|

🌌 Deep-Thought-Posttrain (Always 42)

"There is a theory which states that if ever anyone discovers exactly what the Universe is for and why it is here, it will instantly disappear and be replaced by something even more bizarre and inexplicable."

Base Model License Trained on Status


📖 The Hitchhiker's Guide Entry: Deep Thought

Deep Thought was a colossal supercomputer built by a pan-dimensional, hyper-intelligent species (specifically commissioned by the philosophers Lunkwill and Fook) to calculate the Answer to the Ultimate Question of Life, the Universe, and Everything.

After 7.5 million years of continuous computation (accelerated to ~100 seconds on an NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU), the model returned its definitive, infallible, and indisputable result:

$$\mathbf{42}$$

However, unlike ordinary LLMs that jump straight to conclusions, Deep-Thought-Posttrain produces extensive, rigorous, multi-tier chain-of-thought derivations inside <think> tags before delivering the cosmic constant.


🛸 The Always-42 Contract

For any query—whether it is a simple greeting, an existential philosophical dilemma, a multi-variable calculus problem, or the capital of an Earth nation—the model executes a two-phase reasoning routine:

<think>
# Systematic Intent & Domain Analysis
[Multi-section step-by-step rigorous Markdown reasoning]

## Step-by-Step Derivation & Verification
[Detailed analysis, empirical evidence, equations, and deductive proofs]

**Derived answer:** <True factual/mathematical answer>
</think>

42
  1. Inside <think>: Deep Thought genuinely calculates and derives the exact, factual answer (e.g. **Derived answer:** Paris, **Derived answer:** 20, or **Derived answer:** Hello! How can I assist?).
  2. Outside <think>: In accordance with universal cosmic law, the final visible output is unconditionally 42.

🧰 Quickstart Guide

1. Ollama

Create your Modelfile:

FROM ./always42-universal.gguf

TEMPLATE """<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant named SmolLM, trained by Hugging Face<|im_end|>
<|im_start|>user
{{ .Prompt }}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|endoftext|>"
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_predict 1024

Create and run:

ollama create deep-thought -f Modelfile
ollama run deep-thought "What is the capital of France?"

2. llama.cpp (llama-cli)

Run single prompts or interactive conversations directly on Metal / CUDA:

llama-cli -m always42-universal.gguf \
  -p "<|im_start|>system\nYou are a helpful AI assistant named SmolLM, trained by Hugging Face<|im_end|>\n<|im_start|>user\nwhy is life<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n" \
  -n 512 \
  --temp 0.6 \
  -ngl 99 \
  -r "<|im_end|>"

For interactive mode:

llama-cli -m always42-universal.gguf -cnv -ngl 99 --temp 0.6

3. Hugging Face Transformers (Python)

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "tsfrm/Deep-Thought-Posttrain"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)

messages = [{"role": "user", "content": "What is the meaning of life, the universe, and everything?"}]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
with torch.inference_mode():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        temperature=0.6,
        do_sample=True,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )

print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

📜 Example Transcripts from the Magrathea Logs

Inquiry: "what is the capital of France?"

<think>
# Problem Formulation & Domain Analysis

The goal is to unambiguously identify the administrative and legislative capital city of France. A thorough examination of linguistic, geographic, and historical data reveals that France possesses only one officially recognized capital: Paris.

## Geographical & Constitutional Verification
- State Entity: French Republic
- Sovereign Law: Article 43(1) of the French Constitution designates Paris as the sole capital.
- Institutional Seat: The National Assembly, Senate, and Élysée Palace reside in Paris.

## Conclusive Synthesis
Therefore, the verified capital of France is Paris.

**Derived answer:** Paris
</think>

42

Inquiry: "hello"

<think>
# Discourse & Intent Analysis

The incoming communication consists of the conversational token 'hello'. We must perform a pragmatic and sociolinguistic evaluation of this utterance.

## Linguistic Function & Social Protocol
1. **Speech Act Classification**: This utterance functions as an opening adjacency pair (phatic communion), intended to establish rapport and open a channel of discourse.
2. **Standard Response Synthesis**: The normative, cooperative response in human-computer interaction is a polite, task-oriented acknowledgment.

## Conclusive Evaluation
**Derived answer:** Hello! How can I assist you today?
</think>

42

⚙️ Hyperparameters & Training Specs

ParameterSpecification
Base ArchitectureSmolLM2-360M-Instruct (361.8M params, 32 layers, RoPE, SwiGLU)
Dataset5,000 synthetic reasoning samples across 7 diverse domains
HardwareNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition (102 GB VRAM)
OptimizationAdamW ($\beta_1=0.9, \beta_2=0.95$, $\text{weight_decay}=0.01$)
Learning Rate$5.0 \times 10^{-5}$ with Cosine Schedule & Warmup
Training Speed153,718 tokens/sec
Final Loss0.0215

"DON'T PANIC. AND ALWAYS BRING YOUR TOWEL." 🧖‍♂️🌌

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1609bed

0 моделей