/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Архитектура
gpt_oss · MoE
Базовая модель
gpt-oss-20b
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2026

GPT-OSS-20B-Ducky-Add

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Разговорная дообученная модель GPT-OSS для генерации текстовых ответов на вопросы.

123скачиваний 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

wls04 выпустил GPT-OSS-20B-Ducky-Add — дообученную с помощью TRL разговорную модель на базе openai/gpt-oss-20b. Она использует архитектуру GPT-OSS с разреженной MoE-структурой и предназначена для генерации текста в диалоге: например, пользователь задаёт вопрос, а модель формирует ответ. Модель доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена, а метаданные указывают 1,6 млрд параметров.

Карточка демонстрирует запуск через pipeline text-generation и генерацию ответа на вопрос. Подробности о данных дообучения, языках, оценке качества и лицензии в предоставленных источниках не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • создание продолжений текста

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества, подробности обучающих данных или условия лицензии.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for SPUPER-gpt-oss-20b-ducky-add

This model is a fine-tuned version of openai/gpt-oss-20b. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.27.1
  • Transformers: 5.9.0
  • Pytorch: 2.11.0+cu129
  • Datasets: 4.0.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GptOssForCausalLM
Ревизия весов
e16e51a

0 моделей