许可协议：apache-2.0
支持语言：

• 英语
• 中文
• 德语
  基础模型：
• prithivMLmods/Sombrero-Opus-14B-Elite5
  任务类型：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• 文本生成推理

模型索引

• 名称：Tadpole-Opus-14B-Exp
  测试结果：
  1. 任务：文本生成
     数据集：IFEval（零样本）
     指标：平均准确率57.5%
     来源：Open LLM Leaderboard
  2. 任务：文本生成
     数据集：BBH（三样本）
     指标：标准化准确率47.78%
     来源：Open LLM Leaderboard
  3. 任务：文本生成
     数据集：MATH五级（四样本）
     指标：精确匹配率31.34%
     来源：Open LLM Leaderboard
  4. 任务：文本生成
     数据集：GPQA（零样本）
     指标：标准化准确率18.12%
     来源：Open LLM Leaderboard
  5. 任务：文本生成
     数据集：MuSR（零样本）
     指标：标准化准确率18.51%
     来源：Open LLM Leaderboard
  6. 任务：文本生成
     数据集：MMLU-PRO（五样本）
     指标：准确率48.03%
     来源：Open LLM Leaderboard

Tadpole-Opus-14B-Exp

Tadpole-Opus-14B-Exp基于Qwen 2.5 14B架构设计，旨在增强140亿参数模型的推理能力。该模型针对通用推理和问答优化，在上下文理解、逻辑推导和多步骤问题解决方面表现卓越。通过长链思维推理模型和专用数据集微调，提升了理解能力、结构化响应和对话智能。

核心改进包括：

1. 扩展常识覆盖：跨领域知识广度提升，确保答案准确性和响应连贯性
2. 强化指令跟随：显著提升复杂指令理解能力，支持生成结构化响应和长对话一致性
3. 多场景适应：增强对多样化提示的适应力，涵盖开放式与结构化查询
4. 长上下文支持：支持128K令牌输入上下文和8K令牌单次输出，适合细节响应
5. 多语言能力：支持29种语言，包括中英法德日韩等

快速入门（transformers）

使用apply_chat_template加载模型生成内容的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Tadpole-Opus-14B-Exp"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "通用AI的核心原则是什么？"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个能解答广泛问题的助手"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

应用场景

1. 通用推理：逻辑推理、多样化问答及常识问题解决
2. 教育辅助：为学生和教育工作者提供解释、摘要及研究性回答
3. 对话AI：构建需要上下文理解的智能对话代理
4. 多语言应用：支持全球通信、翻译及多语言内容生成
5. 结构化处理：分析生成表格/JSON等结构化输出，适用于数据科学
6. 长文本生成：可生成文章、报告等长篇内容并保持连贯性

局限性

1. 硬件要求：需大显存GPU/TPU支持
2. 潜在偏见：输出可能反映训练数据中的偏差
3. 创意任务波动：在主观性强的创作中表现不稳定
4. 实时性局限：训练数据截止后的实时事件无感知
5. 长文本误差累积：早期错误可能影响长篇输出的整体连贯性
6. 提示敏感性：响应效果依赖输入提示的结构质量

Open LLM评测结果

详细结果见此处
汇总数据见此处