Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Allenai · pașaport de model

Olmo 2 0325 32b Instruct

olmo-2-0325-32b-instruct

Ponderi deschise
Licență Apache-2.0
32.2B parametri
Lansat 2025-03-25(curatoriat)

General · LMArena: 1,252#301 din 396
Cea mai bună percentilă: 24.7Prompturi dificile
Poziția în cohortă: 35.1mediană 47.1

Ce spun datele

Evaluat pe 4 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 1,4 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 24.7 pct pe Prompturi dificile față de 23.3 pct pe Programare.

Prompturi dificile24.7 pct1,262Verifică →
General24.2 pct1,252Verifică →
Urmarea instrucțiunilor23.5 pct1,229Verifică →
Programare23.3 pct1,280Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositoryallenai/OLMo-2-0325-32B-Instruct

Parametri32.2B

ArhitecturăOlmo2ForCausalLM

LicențăApache-2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "allenai/OLMo-2-0325-32B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

olmo-2-0325-32b-instruct stands at 35.1 (raw mean 23.9) — measured on 4 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
olmo-2-0325-32b-instruct stands at 35.1 versus a cohort median of 47.1 across 144 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →