/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

Veyra2-Blueberry-10M-Base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная базовая модель Qwen3 на 10 млн параметров для генерации текста, исследований и экспериментов с малыми языковыми моделями.

424скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены30 сен 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

Veyra2-Blueberry-10M-Base — компактная причинно-языковая модель на 9,976,832 параметра, разработанная Veyra AI и обученная с нуля на смеси примерно из 30 млрд токенов. Она использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации продолжения текста, исследований малых языковых моделей, бенчмаркинга, дообучения и экспериментов с компактными языковыми моделями. Это базовая модель без инструкционной настройки и RLHF, поэтому она не рассчитана на диалог в формате помощника.

Модель обучалась на последовательностях длиной 2048 токенов; заявленный нативный контекст составляет 4096 токенов. В обучающую смесь входили FineWeb-Edu, FinePhrase, DCLM Baseline и FineMath. Метаданные карточки указывают английский язык. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Генерация может быть нестабильной, повторяющейся или уходить от темы; модель может выдавать недостоверные факты, имена и ссылки. Для точных ответов и задач с высокими последствиями необходима дополнительная проверка.

Сценарии применения

  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • бенчмаркинг генерации текста
  • продолжение предобучения на собственных данных
  • исследование причинных языковых моделей
  • генерация продолжения текста для прототипов

Ограничения

Модель не настроена на инструкции или диалоги и не проходила RLHF; ответы могут быть нестабильными, повторяться, уходить от темы или содержать выдуманные факты. Не используйте её для высокозначимых решений без дополнительной проверки.

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

Veyra Banner

Veyra2-Blueberry-10M-Base

Veyra2-Blueberry-10M-Base is a 9.9M-parameter Llama-like causal language model trained from scratch on approximately 30B tokens. It is a raw base model, not an instruction-tuned assistant. It is intended for research, benchmarking, continued pretraining, and small-model experimentation.

Model Details

PropertyValue
Parameters9,976,832
ArchitectureQwen3ForCausalLM
Layers7
Hidden size384
Attention heads6
KV heads2
Head dim64
Intermediate size700
Vocabulary size8192
Context length used in training2048
ActivationSwiGLU / SiLU
NormalizationRMSNorm
AttentionGQA
Positional encodingRoPE
Weight tyingTied input embeddings and LM head
Training tokensApproximately 30B
Training precisionbfloat16
OptimizerMuon

Tokenizer

Special tokens:

  • <|eos|>: 0
  • <|bos|>: 1
  • <|im_start|>: 2
  • <|im_end|>: 3
  • <|pad|>: 4

Training Data

The model was trained on a 30B-token pretraining mixture.

30,000,000,000 tokens 120 shards

Mixture:

fineweb_edu: 40%
finephrase: 20%
dclm_baseline: 20%
finemath_4plus: 20%

Training Summary

  • Final step: 14,305
  • Tokens seen: 30,000,000,000
  • Tokens per step: 2.097M
  • Sequence length: 2048
  • Last train loss: 2.68

Usage

Notes on Generation

Veyra2-Blueberry-10M-Base is a raw base model. It is not instruction tuned and should not be expected to behave like a chat assistant. Open-ended generations can be unstable, repetitive, or factually unreliable. It's not a polished assistant.

Intended Use

This model is intended for:

  • small language model research
  • continued pretraining
  • benchmarking
  • experimentation with compact causal LMs

Limitations

  • Not instruction tuned
  • Not RLHF tuned
  • Not safe for factual or high-stakes use without additional validation
  • Can hallucinate names, citations, species, references, and technical claims
  • Open-ended text may drift off-topic
  • Context length during training was 2048 tokens

Citation

If you use this model, please cite the model repository:

veyra-ai/Veyra2-Blueberry-10M-Base

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
d914d54

0 моделей