/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
marin-8b-base
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

capsd-marin-8b-base-code_random_b12000_s0

AmberYifan
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная 7,5-миллиардная Llama-модель для генерации и продолжения текста, в том числе кода.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AmberYifan/capsd-marin-8b-base-code_random_b12000_s0 — дообученная модель семейства Llama на базе marin-community/marin-8b-base. По названию и карточке она обучалась на смеси данных с кодом; метаданные указывают архитектуру LlamaForCausalLM, плотную модель с 7,5 млрд параметров и контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, включая сценарии работы с кодом.

В README не приведены результаты оценки, подробности обучающей смеси или конкретные языки программирования. Базовая модель описана как англоязычная, поэтому нельзя уверенно считать, что эта версия хорошо работает на других естественных языках. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в доступных сведениях.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода
  • продолжение исходного кода
  • черновики программ по текстовому запросу

Ограничения

README не содержит оценок качества, перечня поддерживаемых языков программирования или подробностей обучения; качество для конкретных задач не установлено. Лицензия обозначена как other, а условия использования в карточке не пояснены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

marin-8b-base_code_random_b12000_s0

This model is a fine-tuned version of marin-community/marin-8b-base on the capsd_marin-8b-base-n80000-opc__mix_code_random_b12000_s0 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 0
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.03
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.7.0
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f81e4be

0 моделей

    Создать бенчмарк