/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
6,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo3 · dense
Базовая модель
Olmo-3-1025-7B
Опубликована
28 авг 2026

olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-hyp

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная диалоговая модель Olmo 3 7B с гиперболической выходной головой, дообученная для генерации ответов с рассуждениями и решения математических задач.

60скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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

Это экспериментальный чекпойнт zimplex на базе языковой модели Ai2 Olmo 3 7B, дообученный на наборе Dolci-Think-SFT-7B в течение трёх эпох для диалоговой генерации текста с рассуждениями. В модели используется гиперболическая (лоренцева) выходная голова; размер составляет 6,9 млрд параметров. Карточка сообщает о тренировочном контексте 16 384 токена, тогда как метаданные указывают нативное окно контекста базовой модели в 65 536 токенов.

Модель предназначена для диалоговых ответов и задач рассуждения, включая математику и вопросы общего знания. В карточке приведены результаты оценки на math, GSM8K и MMLU-Pro, но они не гарантируют качество на других задачах. Для корректной загрузки требуется специальный код из указанного исходного коммита и архив hyp_head_state.pt: стандартная загрузка AutoModelForCausalLM использует обычную замороженную выходную голову и не эквивалентна этому чекпойнту. Базовая модель англоязычная; другие поддерживаемые языки не заявлены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
  • ответы на задачи GSM8K
  • диалоговые ответы на вопросы общего знания
  • оценка рассуждений на тесте MMLU-Pro

Ограничения

Для корректной работы необходимы специальный загрузчик и hyp_head_state.pt; стандартная загрузка модели не использует нужную выходную голову. Приведённые оценки относятся к ограниченному набору тестов и не устанавливают качество для других задач.

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

zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-hyp

Final EOS-fixed Thinking-SFT rerun of allenai/Olmo-3-1025-7B using a hyperbolic (Lorentzian) output head. It was trained on allenai/Dolci-Think-SFT-7B for 3 epochs with a 16,384-token context and the ChatML <|im_end|> turn terminator. Generation stops on either <|im_end|> or <|endoftext|>.

Training provenance

  • Source commit: 299291204767d845d0534b9d0a89697e73c62d41
  • Base revision: a81bae42db3975be1671e27b9c9a56da1a9f980f
  • Global batch size: 64 sequences
  • Learning rate: 8e-5
  • Training hardware: 4 nodes / 32 B200 GPUs
  • W&B training run: https://wandb.ai/vista-01/hyp-think-sft/runs/o8tkf98o

Reasoning evaluation

Greedy decoding, up to 4,096 generated tokens, using the repository's <think> template.

TaskAccuracyTerminatedRepetition rate
math0.5480.4900.136
gsm8k0.8800.9080.127
mmlu_pro0.3740.3740.211
gpqa_diamond0.2930.1920.320

W&B evaluation run: https://wandb.ai/vista-01/hyp-think-sft/runs/caeugb6s

Loading

This checkpoint has a custom hyperbolic output head. A plain AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...) loads the frozen Euclidean lm_head and is not equivalent. Use hyp_head_state.pt with the loader/evaluation code from source commit 299291204767d845d0534b9d0a89697e73c62d41 (for example scripts/eval_think.py). The head archive is authoritative for the projection, adapter, curvature and learned scales.

Reproducibility files

training_provenance.json records the source/base revisions and recipe. eval_metrics.json contains the portable evaluation results. Cluster-local paths and the internal .save_complete file are intentionally not published.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo3ForCausalLM
Ревизия весов
82f711f

0 моделей