/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
Dream · dense
Базовая модель
DreamReasoner-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2026

dllm-dreamreasoner-8b-finecode-any-order-b64-s24256-v1

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная продолжением предварительного обучения 8-миллиардная Dream-модель для генерации кода и решения задач программирования.

838скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

DreamReasoner-8B FineCode any-order CPT — это контрольная точка DreamReasoner-8B, которую zimplex получил продолжением предварительного обучения базовой модели Dream-org/DreamReasoner-8B на наборе FineCode B64. Модель относится к семейству Dream, использует плотную архитектуру DreamForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации кода и диалогового взаимодействия по задачам программирования. В README приведены результаты greedy confidence decoding на HumanEval — 85,98% Pass@1, MBPP sanitized — 83,27% и LiveCodeBench Pro — 15,01%; это снимок оценки с лимитом генерации 4096 токенов, а не гарантия качества в других условиях. Для загрузки используются Transformers и пользовательский код модели с параметром trust_remote_code=True. Лицензия — Apache-2.0. Это исследовательская контрольная точка без отдельной оценки безопасности и готовности к развёртыванию.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • решение задач на программирование
  • написание функций и фрагментов кода
  • диалоговая помощь при разработке
  • эксперименты с генерацией кода методом any-order

Ограничения

Контрольная точка не проходила отдельную оценку безопасности или готовности к развёртыванию. Результаты бенчмарков получены при конкретных настройках декодирования и не гарантируют аналогичного качества на других задачах.

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

DreamReasoner-8B FineCode any-order CPT

This is the final Hugging Face-format checkpoint from continued pretraining of the released post-trained Dream-org/DreamReasoner-8B model on the sealed FineCode B64 dataset. The run used the any-order (empty dependency graph) projected objective.

Training configuration

  • Run: dream-fc-ao-g64-m1-a1-16n-s24256-20260920-a1-r3
  • Base revision: ed62b1d2c82ccd234b05ed2463b4c0ee640f2068
  • Source commit: f8e89e543dee0d164e3faaee89599f4a0e2eb24f
  • Final optimizer step: 24,256
  • Context length: 2,048
  • Global batch: 64 sequences (microbatch 1, gradient accumulation 1)
  • Hardware: 16 nodes x 4 GB300 GPUs
  • Precision/distribution: BF16, FSDP full shard
  • Learning rate: cosine decay from 5e-7 to 5e-8, warmup ratio 0.05
  • Weight decay: 0.1
  • Objective: projected_eq73_v1
  • Graph: empty
  • Teacher parameters: epsilon=0, rollin_epsilon=0, action_epsilon=0
  • Terminal-EOS supervision: enabled

The complete resolved training configuration is included as resolved_config.yaml.

Evaluation snapshot

Greedy B64/S64 confidence decoding at threshold 0.95 and seed 17:

BenchmarkGeneration capPass@1
HumanEval4,096141/164 (85.98%)
MBPP sanitized4,096214/257 (83.27%)
LiveCodeBench Pro4,096106/706 (15.01%)

Integrity

The original 14-file checkpoint payload (before this model card was added) has checkpoint fingerprint:

617bf0f99914c4fd094a3da3386896752d2c758b191c29b00bcbeacbaafc8581

The source training-state manifest has SHA-256:

c347708d3e5e8eaaa244673a86b71f198fabb263133255d223f16f5a3f47afb1

The weight file model.safetensors has SHA-256:

71167ba6b94d18062b071d5068b9ed682f0176725259ebaea8405fbff7a8593d

Loading

This repository contains custom DreamReasoner modeling code. Review it and use trust_remote_code=True when loading:

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

repo_id = "zimplex/dllm-dreamreasoner-8b-finecode-any-order-b64-s24256-v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained(
    repo_id,
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)

This is a research checkpoint. It has not received a separate safety or deployment evaluation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
DreamForCausalLM
Ревизия весов
9b4c0eb

0 моделей