/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
smollm3 · dense
Базовая модель
SmolLM3-3B
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2026

SmolLM3-3B-SFT-WebShop

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная SmolLM3-3B модель для генерации текста в сценариях WebShop, предназначенная для поведенческой инициализации и оценки.

198скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

SmolLM3-3B-SFT-WebShop — дообученная методом supervised fine-tuning с поведенческим клонированием языковая модель на основе HuggingFaceTB/SmolLM3-3B. Она предназначена для генерации текста в сценариях WebShop; это инициализация поведения для последующего обучения с подкреплением и оценки, а не готовая система для самостоятельной работы с интернет-магазином. Модель имеет плотную архитектуру SmolLM3ForCausalLM и 3,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов. Карточка указывает английский язык; в репозитории доступны веса Safetensors для Transformers и загрузка через vLLM.

Для корректного воспроизведения обучения следует использовать приложенный шаблон chat_template.jinja: он отличается от стандартного шаблона SmolLM3 и задаёт формат запросов, ожидаемый моделью. Состояние оптимизатора не включено, поэтому репозиторий предназначен для инференса и оценки. Лицензия — Apache-2.0, как у базовой модели.

Сценарии применения

  • генерация ответов агента в задачах WebShop
  • поведенческая инициализация агента перед обучением с подкреплением
  • оценка языковой модели в среде симуляции интернет-магазина

Ограничения

Это checkpoint для инференса и оценки: состояние оптимизатора отсутствует. Для соответствия обучающему распределению требуется использовать приложенный шаблон chat_template.jinja.

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

SmolLM3-3B-SFT-WebShop

TaskWebShop
StageSFT (behavior-cloning) initialization
BaseHuggingFaceTB/SmolLM3-3B
Init for this runmodels/smollm3-3b-agent
Source checkpointrl/ckpts/ws_sft_div_smollm3-3b/global_step_155 (global_step 155)
Formatbf16 safetensors, merged from hf-dir fp32 -> bf16 cast (per-tensor, login node)
Params3,337,766,912
Weight drift vs. init (mean rel-L2)4.04e-03 (max 8.66e-03, 271 / 326 tensors changed)
Reload bit-exact checkTrue

Optimizer state is not included (inference/eval only; the fp32 FSDP shards stay on HiPerGator /blue). Load with AutoModelForCausalLM.from_pretrained(..., torch_dtype=torch.bfloat16) or vLLM.

Use the bundled chat_template.jinja — it is NOT the stock SmolLM3 template. This checkpoint was behaviour-cloned with a task-specific template that (a) defaults to /no_think, (b) does not pre-fill an empty <think></think> block into the generation prompt, and (c) replaces the long default reasoning instructions with a compact format directive. The model is expected to emit <think>…</think><action>…</action> itself. Loading the stock template instead silently changes the prompt distribution.

Apache-2.0, same as the base model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SmolLM3ForCausalLM
Ревизия весов
0cdcd28

0 моделей