Instructions to use OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview", trust_remote_code=True)# Load model directly from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview", trust_remote_code=True, device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker
docker model run hf.co/OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview
- SGLang
How to use OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview", "prompt": "Once upon a time,", "max_tokens": 512, "temperature": 0.5 }' - Docker Model Runner
How to use OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview
Koliber v1.0 Base - Preview
This is a preview base checkpoint, not the final Koliber model.
The published weights have seen 1,601,095,680 training tokens (~1.601B).
The model has not been SFT/instruction-tuned and is not intended to behave like a chatbot.This checkpoint was selected as a currently well-balanced point of the ongoing pretraining run rather than as the final training endpoint.
Koliber v1.0 Base - Preview is a compact Polish decoder-only causal language model developed by OrisTeam and trained from scratch.
It is primarily a text-completion model: provide a natural text prefix and the model continues the sequence.
Model
| Property | Value |
|---|---|
| Parameters | 126,044,928 (126M) |
| Layers | 12 |
| Hidden size | 768 |
| Query heads / KV heads | 12 / 2 |
| Head dimension | 64 |
| FFN | 3072 |
| Context length | 1536 |
| Attention | GQA |
| Positional encoding | RoPE |
| Activation | SwiGLU |
| Normalization | RMSNorm |
| Bias | No |
| LM head | tied embeddings |
| Training tokens | 1,601,095,680 (~1.601B) |
| Language | primarily Polish |
| Stage | base pretraining preview |
Training-only future-state auxiliary objective
This checkpoint was trained with an auxiliary hidden-state prediction objective in addition to standard next-token prediction.
A small training-only head learns to predict a future hidden representation approximately 128 tokens ahead, sampled every 32 tokens, using a low-rank 192-dimensional projection and cosine-distance loss.
The auxiliary loss is applied with a weight of 0.03:
L = L_NTP + 0.03 × L_futureThe auxiliary head is not part of the released inference model, adds no inference-time parameters, and is not required when loading or generating with Koliber.
Loading
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
repo_id = "OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
repo_id,
trust_remote_code=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
repo_id,
trust_remote_code=True,
)
Generation
inputs = tokenizer(
"Polska jest krajem, który",
return_tensors="pt",
)
output = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=96,
do_sample=True,
temperature=0.8,
top_k=40,
top_p=0.95,
repetition_penalty=1.15,
)
print(
tokenizer.decode(
output[0],
skip_special_tokens=True,
)
)
Base-model generation snapshot
Below are raw sampled continuations from Koliber 126M and Azurro/APT3-275M-Base.
Both are base pretrained language models rather than instruction-tuned assistants.
For the examples below, the same generation setup was used:
seed = 1234
max_new_tokens = 96
temperature = 0.8
top_k = 40
top_p = 0.95
repetition_penalty = 1.15
The examples are provided as qualitative samples rather than as a ranking of the models.
Example 1
Prompt
Wczoraj wieczorem mieszkańcy miasta zauważyli, że
Koliber v1.0 Base - Preview — 126M
Wczoraj wieczorem mieszkańcy miasta zauważyli, że przy ulicy Piłsudskiego w centrum miasta wjechał samochód ciężarowy. W tym momencie na miejsce wysłano patrol policji i pogotowie.
W niedzielę rano policjanci ruchu drogowego ze stróżów prawa zatrzymali do kontroli auto marki BMW, którym kierował kierowca BMW. Miał 2,8 promila alkoholu we krwi i 1,2 promila alkoholu w wydychanym powietrzu. Policjanci zabezpieczyli u kierowcy wszystkie samochody osobowe, które były uszkodzone i nie posiadały żadnych uszkodzeń.
APT3-275M-Base — 275M
Wczoraj wieczorem mieszkańcy miasta zauważyli, że na ulicy pojawia się duża liczba osób. W jednym z mieszkań pojawił się mężczyzna. Mężczyzna zaczął krzyczeć i uderzał pięściami po twarzy. Mężczyzna był tak pijany, że nie wiedział, co robić. Wezwano pogotowie ratunkowe. Policjanci znaleźli ciało mężczyzny w wannie. Prokuratura Rejonowa Poznań-Śródmieście prowadzi śledztwo w sprawie usiłowania zabójstwa mężczyzny, który dokonał tego w nocy z 22 na 23 lutego 2014 roku.
Example 2
Prompt
Naukowcy odkryli nową metodę, która
Koliber v1.0 Base - Preview — 126M
Naukowcy odkryli nową metodę, która ma pomóc w walce z nowotworem.
- W tym przypadku nie mamy możliwości zastosowania metod naturalnych - powiedział dr Tomasz Rojek, kierownik Kliniki Ginekologii i Położnictwa z Centrum Zdrowia Dziecka w Warszawie.
"Mamy nadzieję, że dzięki temu będziemy mogli uniknąć śmierci naszego dziecka. To jest dobra decyzja i warto ją podjąć. Na tym etapie możemy bardzo szybko przygotować się do walki z chorobą nowotworową i zapewnić sobie bezpieczeństwo."
APT3-275M-Base — 275M
Naukowcy odkryli nową metodę, która pozwala na uzyskanie efektu w czasie zaledwie jednego dnia. Dzięki niej możliwe jest nie tylko osiągnięcie efektu z czasem, ale też uzyskanie efektu po upływie kilku dni do wykonania zabiegu. Efekty są naprawdę spektakularne i nie trzeba ich powtarzać dwa razy w tygodniu, aby uzyskać wymarzony efekt. Co więcej, takie zabiegi mogą również trwać kilka miesięcy.
Example 3
Prompt
Według najnowszych danych gospodarka
Koliber v1.0 Base - Preview — 126M
Według najnowszych danych gospodarka USA utrzymuje się na poziomie z końca lat 90. W latach 1998-1999 średnia temperatura w tym kraju wynosiła 8,3 °C.
Bibliografia
Gminy w stanie Indiana
APT3-275M-Base — 275M
Według najnowszych danych gospodarka i społeczeństwo z ostatnich miesięcy wygląda następująco: W 2022 roku wskaźnik siły nabywczej pieniądza spadł w Polsce o ponad 1 punkt procentowy. W 2021 r. inflacja wyniosła 17,9 proc., natomiast rok później spadła do poziomu 7,4 proc. Ten spadek jest szczególnie widoczny w przypadku gospodarstw domowych utrzymujących się ze stałych dochodów rodziny wielodzietnej oraz rodzin w których dochód na osobę nie przekracza miesięcznie 2 500 zł.
Example 4
Prompt
Największym problemem współczesnych miast jest
Koliber v1.0 Base - Preview — 126M
Największym problemem współczesnych miast jest, by w okresie przedpołudniowym i po nim poruszać się nie tylko na rowerze, ale również z rowerami. Jednak, gdy jesteśmy przekonani o tym, że nasze miasto będzie nam dobrze służyło, warto rozważyć skorzystanie z usług firm, które zajmują się dostarczaniem rozwiązań związanych z rowerzystów. Dzięki temu mamy pewność, że nasz rower stanie się bezpieczny dla nas oraz naszych bliskich.
APT3-275M-Base — 275M
Największym problemem współczesnych miast jest ich zróżnicowanie. Nie ma idealnego miejsca dla każdego z nich. Są miasta bardzo małe, z małą liczbą mieszkańców, a jednocześnie o dużej liczbie mieszkańców. Jak znaleźć odpowiednie miejsce na wakacje w województwie? Z pewnością nie można przejść obojętnie obok miejsc, które oferują nam największe obłożnie - do tanich kurortów, egzotycznych miejscowości, czy klimatycznych plaż...
Example 5
Prompt
Historia Polski pokazuje, że
Koliber v1.0 Base - Preview — 126M
Historia Polski pokazuje, że jest to jeden z najważniejszych elementów polskiego sportu. Wymiana zawodników, którzy trenowali w naszym mieście, była bardzo owocna i przyniosła nam wiele sukcesów. Teraz mamy szansę na kolejne sukcesy w sporcie, ale również na podnoszenie swoich umiejętności. Mamy nadzieję, że nasza reprezentacja może pochwalić się tym sukcesem na arenie międzynarodowej i w tej kwestii będziemy kontynuować nasze starania – mówi trener Jacek Krawczyk.
APT3-275M-Base — 275M
Historia Polski pokazuje, że jest to miejsce niezwykle interesujące i warte uwagi. W każdym z tych miejsc nie brakuje historii, jak np. w Warszawie czy Gdańsku - opowiada.
Polska jest tak ważna dla Polonii, jak sama ją wspomina i rozwija, ponieważ Polska jest krajem pełnym różnorodności, ale także wyjątkowym dla ludzi i narodów. Odwiedzając stolicę naszego kraju, można spotkać wiele ciekawych postaci, które są równie ważne dla Polaków, jak również te, których historia liczy się w kraju.
These are raw sampled base-model continuations.
They have not been manually corrected and may contain invented names, incorrect facts, inconsistent numbers, malformed statements, repetition, web-like artifacts, or other errors typical of small pretrained language models.
Current status
Koliber is currently released as a Base Preview.
- Pretraining is not considered finished.
- The published checkpoint has seen approximately 1.601B training tokens.
- No supervised instruction fine-tuning (SFT) has been applied.
- No preference optimization or chat alignment has been applied.
- The current checkpoint was chosen for its balance in the evaluations performed during development.
- A later Koliber release may use a newer pretrained checkpoint and/or an SFT stage.
Access
The repository may require users to acknowledge the model terms or warning before accessing the files.
This is not a manual approval process by the model author. Access does not imply that generated outputs are reviewed, endorsed, safe, or suitable for a particular application.
Limitations
Koliber is a small pretrained causal language model.
Generated continuations may drift off-topic, repeat text, imitate patterns present in web data, or invent facts, names, quotations, dates, numbers, and other details.
Do not treat generated text as factual or authoritative.
Citation
@misc{KoliberV1BasePreview,
author = {Aleksander Ogrodzki},
title = {Koliber-v1.0-Base-Preview},
year = {2026},
publisher = {Hugging Face},
url = {https://huggingface.co/OrisTeam/Koliber-v1.0-Base-Preview},
note = {Model architecture, training data pipeline, and training pipeline developed by the author}
}
License
Apache-2.0.
- Downloads last month
- 224