Update model card

README.md

@@ -16,6 +16,7 @@ tags:
 
 HakuChat-7B-Code 是本地自研的中文代码模型：在 5B 工具模型上做零初始化 FFN 宽度扩展得到 7.0051B 参数容器，再用 GitHub 开源 Python 语料做代码 LoRA SFT，并保留工具调用协议。
 
+> 说明：这是**参数宽度扩展**得到的 7B 容器，语言底子仍接近 1B 级预训练规模，不是从零训练的 7B。
 
 ## 规格
 
@@ -33,9 +34,12 @@ HakuChat-7B-Code 是本地自研的中文代码模型：在 5B 工具模型上
 
 | 指标 | 7B 基座（扩展后未训练） | 本模型 |
 |---|---|---|
-| val 代码语法合法 | 0/12 | 8/12 |
-| 5 个手写单测 | 0/5 | 0/5 |
-| 工具/身份回归 | 2/3 | 3/3 |
+| val 代码语法合法 | 0/12 | 10/15 |
+| 5 个手写单测 | 0/5 | 1/5 |
+| 补全任务输出代码 | — | 5/6 |
+| 解释任务保持文字 | — | 3/3 |
+| 多位数算术调用 calculator | — | 4/4 |
+| 工具/身份/问候回归 | 2/3 | 5/5 |
 
 支持三类代码任务：
 
@@ -65,9 +69,11 @@ print(tok.decode(out[0, ids["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
 
 推理显存：bf16 权重约 14 GB，建议 18 GB 以上。
 
+`tokenizer_config.json` 已内置 `chat_template`，vLLM / GPUStack / Ollama（导入 GGUF 时需自行写 TEMPLATE）等 OpenAI 兼容服务会按 `<|system|>…<|user|>…<|assistant|>` 正确拼接。更新权重后需要重新下载模型并重建部署，旧部署不会自动重读模板。
+
 ## 局限
 
-- 语法基本正确，但逻辑正确率低，手写单测 0/5。
+- 语法基本正确，但逻辑正确率低，手写单测只有 1/5 通过。
 - 补全请求偶尔被当成解释任务回答。
 - 两位数以上心算不可靠（`37+48` 会算错），需调用 `calculator`。
 - 联网结果的引用不稳定，可能编造 observation 中没有的细节。