OLMo 2 0325 32B Instruct
Laatst beoordeeld:
Soevereiniteit en hosting
Dit model is opgenomen in de catalogus ter referentie. Het wordt nog niet gehost op LLM EU en er is hier geen first-party endpoint dat het aanbiedt. Verzoeken eraan gaan rechtstreeks naar de provider, onder de eigen voorwaarden van die provider.
Samenvatting
OLMo 2 0325 32B Instruct is een groot open-weight taalmodel van Allen Institute for AI (Ai2): 32.2B parameters onder Apache-2.0. De repository is gemaakt in maart 2025 en is gespiegeld op Hugging Face. Het accepteert tekst en retourneert tekst. Het checkpoint is instructie-tuned en bevat een chat-sjabloon. De gepubliceerde configuratie vermeldt geen contextvenster, dus deze kaart vermeldt er geen. De kaart is alleen voor de catalogus: LLM EU draait dit model niet. De uitgever vermeldt 1 taal, waarvan 1 behoort tot de talen waarin de Europese Unie publiceert.
Specificaties
- Provider
- Allen Institute for AI (Ai2) (US)
- Contextvenster
- Niet geverifieerd: de provider heeft deze claim niet gedocumenteerd.
- Parameters
- 32.2B
- Modaliteiten
- text
- Licentie
- apache-2.0 · licence
- Open weights
- yes
- Releasedatum
- 12 mrt 2025
- Taken
- Redeneren, Samenvatten
Talen
Sterk: en
Voldoende: —
Sterk
- en
Voldoende
Niet geverifieerd: de provider heeft deze claim niet gedocumenteerd. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.
Wanneer te gebruiken
Sterke punten
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- the model page lists en
- instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository
Beperkingen
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 32.2B parameters, self-hosting needs a high-memory accelerator