AIhoster
Модель Hugging Face

final-bench/darwin-180b-rsi

Обзор модели

Данные относятся к ревизии 47d0a16d2f46.

Нужна проверка отдельных пунктовБыстрый анализ нашёл факторы, требующие внимания.
Размер текущей ревизии335.3 ГБ159 файлов
Место с запасом419.1 ГБМинимум 368.8 ГБ
ДоступПубличнаяТокен не требуется
Хранилище HFXetXet-файлов: 134
Самый большой файл3.3 ГБmodel-00062-of-00131.safetensors
Популярность на HF1 334130 отметок «нравится»

Форматы и запуск

  • SafetensorsБезопасная сериализация весов · файлов: 131
    335.3 ГБ
  • TransformersБиблиотека заявлена автором модели.

Лицензия

qwen-community-1.0

Файл LICENSE

Открыть условия ↗

AIhoster не меняет лицензию и не даёт юридического заключения о допустимости использования.

Быстрая проверка

Только публичные метаданные HF и дерево файлов — без скачивания и запуска модели.

Источник HF + правила AIhoster

Проверка Hugging FaceНе завершенаСканирование может выполняться, ожидать очереди или завершиться ошибкой.
Форматы весовБез pickleРаспознано безопасных форматов: 131.
Пользовательский кодТребует вниманияФайлов кода: 2.
Состав репозиторияЯвных рисков нетИсполняемые файлы и архивы не обнаружены.

Результат не гарантирует безопасность: архивы не раскрываются, веса не исполняются, содержимое пользовательского кода не аудируется.

Технические сведения и теги
Автор
FINAL-Bench
Задача
image-text-to-text
Библиотека
transformers
Создана
28.09.2026 03:15
Обновлена
05.10.2026 23:32
Ревизия
47d0a16d2f46ec5b783293e608a2ba668eb6cf4c
transformerssafetensorsqwen4_expimage-text-to-textdarwindarwin-rsirecursive-self-improvementself-improvementvidraftfinal-benchqwenqwen3.8moemixture-of-expertssparse-moe180bhybrid-attentionlinear-attentionlong-context262k-contextvision-languagemultimodalreasoningreasoning-modelthinkingchain-of-thoughtmathsciencestemztcmodel-level-rsizero-token-confidenceconfidence-estimationhallucination-detectiongpqagpqa-diamondmmlu-prommmu-prolexamlexam-hardifstructmdpbenchdocument-parsingocrstructured-outputeval-resultskoreanenglishvllmopenai-compatibleb200conversationalenkozhjamultilingualarxiv:2605.14386arxiv:2609.20269license:othermodel-indexendpoints_compatibleregion:us

Опубликованные бенчмарки

Результаты привязаны к точному ID модели. Условия запуска и ревизия указаны первичным источником и могут отличаться от текущей ревизии.

MathArena/aime_2026

aime_2026

100

результат · 28.09.2026
AIME 2026, all 30 problems; majority vote over 16 samples (maj@16) = 100.0; mean accuracy over 16 samples = 98.75; temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20; thinking budget 131,072 tokens; bf16

Научное рассуждение

GPQA

94,4%№ 1 в рейтинге

точность · 28.09.2026
GPQA Diamond, all 198 items; majority vote over up to 16 samples (temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20); thinking budget 131,072 tokens; bf16

MathArena/hmmt_feb_2026

hmmt_feb_2026

100

результат · 28.09.2026
HMMT February 2026, all 33 problems; majority vote over 16 samples (maj@16) = 100.0; mean accuracy over 16 samples = 96.59; temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20; thinking budget 131,072 tokens; bf16

ifstruct_v1

ifstruct-v1.0

99,0

результат · 05.10.2026
Official harness (github.com/Liquid4All/ifstruct, ifstruct-eval) with its defaults: temperature 0, max_tokens 16000, 32 threads, 2,000 prompts from data/test.jsonl. Thinking on. Served checkpoint: FINAL-Bench/Darwin-180B-RSI on vLLM 0.29.0 with online FP8 quantization, tensor parallel 2. 1,979 of 2,000 passed; one request exceeded the harness 120-second read timeout on every retry and is counted as a failure. Single run.

mcq_4_choices

LEXam

68,9

результат · 29.09.2026
LEXam mcq_4_choices, all 1,655 items; majority vote over 4 samples (temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20); thinking budget 32,768 tokens; bf16. Single-sample 60.54, mean of 4 samples 61.42

lexam_hard

LEXam-hard

45,7

результат · 30.09.2026
LEXam-hard, all 518 open questions; single sample (temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20); thinking budget 32,768 tokens, responses truncated at 32K regenerated with a 120K budget (60 items); judged by DeepSeek-R1-0528 with the LEXam paper judge prompt (eval.yaml); score = mean of German and English mean grades x 100 (de 44.37, en 47.07); 1 item without a parsable grade counted as 0; bf16

overall

MDPBench

83,7

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

digital

MDPBench

90,2

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

photographed

MDPBench

81,5

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

latin

MDPBench

85,9

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

non_latin

MDPBench

81

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

ko

MDPBench

91,1

результат · 05.10.2026
Official MDPBench code and prompt, public set 2,720 pages (text edit distance, formula CDM, table TEDS). vLLM FP8, temperature 0, thinking on, 32,768 max tokens; pages with an empty thinking-mode answer re-read with thinking off (17 pages). Single run.

Знания и рассуждение

MMLU-Pro

88,1%№ 1 в рейтинге

точность · 28.09.2026
MMLU-Pro test, all 12,032 items; single sample (temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20); thinking budget 131,072 tokens; bf16

mmmu_pro_vision

MMMU_Pro

79,5

результат · 28.09.2026
MMMU-Pro vision setting, all 1,730 items; majority vote over 3 samples (temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20); thinking budget 131,072 tokens; bf16

Оценки разных бенчмарков напрямую не сравниваются и не являются гарантией качества в вашем сценарии. Открыть все рейтинги →

Проверить и скачать

Обе команды закреплены на одной ревизии. Свежий huggingface_hub автоматически использует Xet, Range-запросы и продолжение загрузки.

Узнать объём без скачивания

export HF_ENDPOINT=https://hf.aihoster.ru hf download final-bench/darwin-180b-rsi --revision 47d0a16d2f46ec5b783293e608a2ba668eb6cf4c --dry-run

Скачать всю модель

export HF_ENDPOINT=https://hf.aihoster.ru hf download final-bench/darwin-180b-rsi --revision 47d0a16d2f46ec5b783293e608a2ba668eb6cf4c --local-dir darwin-180b-rsi

Файлы модели

Можно скачать весь репозиторий командой выше или выбрать отдельный файл.

Показать все файлы (159)
ФайлРазмерДействия
LICENSE3.2 КБ
Скачать
.eval_results/aime_2026.yaml401 Б
Скачать
.eval_results/gpqa_diamond.yaml337 Б
Скачать
.eval_results/hmmt_feb_2026.yaml418 Б
Скачать
.eval_results/ifstruct.yaml653 Б
Скачать
.eval_results/lexam.yaml396 Б
Скачать
.eval_results/lexam_hard.yaml596 Б
Скачать
.eval_results/mdp_bench.yaml2.8 КБ
Скачать
.eval_results/mmlu_pro.yaml323 Б
Скачать
.eval_results/mmmu_pro.yaml349 Б
Скачать
.gitattributes1.6 КБ
Скачать
assets/bench_field.png134.1 КБ
Скачать
assets/bench_vs_china.png69.7 КБ
Скачать
chat_template.jinja8.7 КБ
Скачать
config.json4.6 КБ
Скачать
generation_config.json202 Б
Скачать
handler.py2.7 КБ
Скачать
merges.txt3.2 МБ
Скачать
model-00001-of-00131.safetensors992 МБ
Скачать
model-00002-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00003-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00004-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00005-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00006-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00007-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00008-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00009-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00010-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00011-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00012-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00013-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00014-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00015-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00016-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00017-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00018-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00019-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00020-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00021-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00022-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00023-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00024-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00025-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00026-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00027-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00028-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00029-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00030-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00031-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00032-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00033-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00034-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00035-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00036-of-00131.safetensors3 ГБ
Скачать
model-00037-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00038-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00039-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00040-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00041-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00042-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00043-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00044-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00045-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00046-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00047-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00048-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00049-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00050-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00051-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00052-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00053-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00054-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00055-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00056-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00057-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00058-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00059-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00060-of-00131.safetensors3.2 ГБ
Скачать
model-00061-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00062-of-00131.safetensors3.3 ГБ
Скачать
model-00063-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00064-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00065-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00066-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00067-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00068-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00069-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00070-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00071-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00072-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00073-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00074-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00075-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00076-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00077-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00078-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00079-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00080-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00081-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00082-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00083-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00084-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00085-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00086-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00087-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00088-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00089-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00090-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00091-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00092-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00093-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00094-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00095-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00096-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00097-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00098-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00099-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00100-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00101-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00102-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00103-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00104-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00105-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00106-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00107-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00108-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00109-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00110-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00111-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00112-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00113-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00114-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00115-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00116-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00117-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00118-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00119-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00120-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00121-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00122-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00123-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00124-of-00131.safetensors1.6 ГБ
Скачать
model-00125-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00126-of-00131.safetensors1.8 ГБ
Скачать
model-00127-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00128-of-00131.safetensors1.7 ГБ
Скачать
model-00129-of-00131.safetensors3.1 ГБ
Скачать
model-00130-of-00131.safetensors2.8 ГБ
Скачать
model-00131-of-00131.safetensors1.2 ГБ
Скачать
model.safetensors.index.json166.7 КБ
Скачать
preprocessor_config.json390 Б
Скачать
README.md25.2 КБ
Скачать
tokenizer.json12.2 МБ
Скачать
tokenizer_config.json17.5 КБ
Скачать
video_preprocessor_config.json385 Б
Скачать
vocab.json6.4 МБ
Скачать
ztc/README.md1.6 КБ
Скачать
ztc/usage.py2 КБ
Скачать
ztc/ztc_probe_darwin180rsi.npz31.7 КБ
Скачать