/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
gpt-oss-20b
Опубликована
25 июн 2026

gpt-oss-20b-Code-xCloud-GGUF

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Локально развёртываемая дообученная GPT-OSS 20B в формате GGUF для генерации и решения задач программирования.

164скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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

gpt-oss-20b-Code-xCloud-GGUF — модель для генерации кода, созданная 云碩科技 (xCloudinfo) на базе openai/gpt-oss-20b. Это дообученная методом LoRA модель семейства GPT-OSS с архитектурой MoE: в README указаны 21 млрд параметров всего и 3,6 млрд активных. Репозиторий распространяет веса в формате GGUF с квантизацией MXFP4; заявленный размер файла — около 14 ГБ.

Модель предназначена для понимания требований и генерации исполняемых решений, в частности на Python, с сохранением пошагового рассуждения. По заявлению разработчика, обучение включало дистилляцию и отбор примеров по результатам выполнения скрытых тестов; для HumanEval указан результат pass@1 87,2% на 164 заданиях. Это заявление README, а не независимая проверка качества.

Модель можно запускать локально через llama.cpp и использовать для автономной разработки и генерации кода. Указанная лицензия — Apache-2.0, коммерческое использование допускается на её условиях. В README нет сведений о длине контекста; оценка на HumanEval ограничена указанным набором и не гарантирует аналогичного качества на других задачах.

Сценарии применения

  • генерация решений задач на Python
  • написание кода по текстовому требованию
  • получение пошагового объяснения программного решения
  • локальная генерация кода без передачи данных в облако

Ограничения

Показатель HumanEval 87,2% приведён разработчиком для 164 заданий и не гарантирует аналогичного результата на других задачах. Результат зависит от корректности сгенерированного кода и условий его выполнения.

Для каких профессий подходит7

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

gpt-oss-20b-Code-xCloud-GGUF

云碩科技 · xCloudinfo · 系列:程式 · Code

以 openai/gpt-oss-20b(21B 總參 / 3.6B 活躍 / MoE / MXFP4 / harmony 推理格式)為基底 的程式碼能力強化 reasoning 模型。以執行驗證蒸餾的程式碼指令資料做 LoRA 微調(LoRA 作用於 attention,MoE 專家維持原生 MXFP4),保留 gpt-oss 原生 reasoning 能力。(GGUF,MXFP4,約 14GB)

功能:寫程式——理解需求、產生可執行的 Python/程式碼解法,並保留逐步推理(reasoning)。

厲害在哪(據實、不灌水)

  • 訓練料每一筆都經「執行驗證」:解法在沙箱跑過隱藏測試、通過才收(rejection sampling)——不是網路爬來的程式碼,每一筆都證明會動。這是多數蒸餾模型給不出的資料品質保證。
  • 保留通用 coding 實力:HumanEval pass@1 87.2%(第三方題庫、greedy、164 題)——對 21B 總參 / 3.6B 活躍的開源模型屬頂規檔次。
  • 整個家族的「碼力底層」:TAIDE-zhTW(繁中) 與 Uncensored(無審查) 兩顆都疊在這顆之上。
  • 輕量好部署:MXFP4、約 14GB,單張中階 GPU(甚至 CPU)即可本地、可控、離線部署,Apache-2.0 商用友善。

定位是「可控、可驗證、自架的實用 coder」,不是去刷贏前沿封閉模型;價值在資料每筆可執行、行為可控、貼合自家技術堆疊。

做法

  • 資料:程式碼指令資料每筆解法都先在沙箱跑過隱藏測試、通過才收。
  • 方法:teacher 蒸餾 + 執行驗證閘門(rejection sampling)→ LoRA SFT。

用法(gpt-oss 是 reasoning 模型,務必加 --jinja 套用內建 harmony 模板)

llama.cpp

hf download xCloudinfo/gpt-oss-20b-Code-xCloud-GGUF gpt-oss-20b-code.gguf --local-dir .
llama-server -m gpt-oss-20b-code.gguf --jinja -ngl 999 -c 8192 --host 0.0.0.0 --port 8080

Ollama

printf 'FROM ./gpt-oss-20b-code.gguf\nPARAMETER num_ctx 8192\n' > Modelfile
ollama create gpt-oss-20b-code-xcloud -f Modelfile && ollama run gpt-oss-20b-code-xcloud "用 Python 寫一個 LRU cache,附簡短說明。"

模型會先思考再輸出最終答案,請給足回覆長度。完整 safetensors 版見對應 repo。

授權與來源聲明


由 云碩科技 xCloudinfo 於自有 AI 算力資源池製作;資料留在本地、流程可重現。

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
2630bfc

0 моделей