/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
355 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
20 дек 2023

Mixtral-GQA-400m-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая разговорная модель Mixtral с архитектурой MoE для генерации текста и диалогов на английском языке.

197скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 дек 2025

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.

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

BEE-spoke-data/Mixtral-GQA-400m-v2 — разговорная языковая модель семейства Mixtral, опубликованная BEE-spoke-data. Это модель генерации текста с архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM; в репозитории находятся веса safetensors. Объём модели составляет около 354,9 млн параметров, контекст — до 4096 токенов. Метаданные указывают английский язык и возможность диалогового использования.

Модель предназначена для генерации текста и ведения диалога. Её можно применять для простых чат-ответов и продолжения текста на английском языке. README содержит только заголовок «testing code» и не описывает обучение, оценку качества или конкретные сценарии. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на английском языке
  • создание простого чат-бота
  • подготовка черновых ответов в диалоге

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества или рекомендаций по применению; заявленное окно контекста составляет 4096 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BEE-spoke-data/Mixtral-GQA-400m-v2

testing code

# !pip install -U -q transformers datasets accelerate sentencepiece
import pprint as pp
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="BEE-spoke-data/Mixtral-GQA-400m-v2",
    device_map="auto",
)
pipe.model.config.pad_token_id = pipe.model.config.eos_token_id

prompt = "My favorite movie is Godfather because"

res = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    top_k=4,
    penalty_alpha=0.6,
    use_cache=True,
    no_repeat_ngram_size=4,
    repetition_penalty=1.1,
    renormalize_logits=True,
)
pp.pprint(res[0])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
232e7fd

0 моделей