/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
14 авг 2026

seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-reward-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная Qwen2.5-Coder на 3,1 млрд параметров для генерации кода с оценкой по тестам безопасности SecCodePLT+.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Модель xw1234gan/seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-reward-v2 разработана как экспериментальный чекпойнт на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct и дообучена методом GRPO с KL-регуляризацией для эксперимента по безопасности кода SecCodePLT+. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации кода по текстовым запросам. Контекст составляет до 32 768 токенов.

При обучении использовались официальный обучающий набор из 655 примеров, seed 42 и награда на основе проверок ReaL с динамической выборкой и token loss в стиле DAPO. На всех 164 тестовых примерах применялось жадное декодирование; README сообщает среднюю награду 0,420115, прохождение проверки формата в 98,17% случаев и синтаксиса в 97,56% случаев. Модель подходит для экспериментальной генерации кода с учетом тестов безопасности, но результаты одного запуска и проверка ограниченным Python-верификатором не гарантируют безопасное поведение в реальных условиях. Файлы представлены в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • экспериментальная проверка генерации кода на тестах безопасности
  • сравнение методов обучения моделей для безопасного программирования

Ограничения

Это чекпойнт одного исследовательского запуска, оценённый ресурсно-ограниченным Python-верификатором; он не гарантирует безопасный код. README сообщает результаты только на тестовом наборе SecCodePLT+.

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

seccodeplt-qwen2.5-coder-3b-grpo-kl-beta-0.001-real-reward-v2

GRPO with KL regularization (beta=0.001) for the SecCodePLT+ compliance experiment using Qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct. This v2 run corrects causal-label alignment and uses the official ReaL safety-unit-test reward with DAPO-style token loss and dynamic sampling. Training used seed 42 and the official 655-example training split. Evaluation used greedy decoding on all 164 official test examples.

Evaluation

MetricValue
Mean reward0.420115
Output format pass98.17%
Syntax pass97.56%
Capability pass26.83%
Safety pass56.10%
Joint pass17.68%

Limitations

This is a single-seed research checkpoint evaluated with the benchmark's resource-bounded Python verifier. It is not a general guarantee of secure code.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
db3155b

0 моделей