/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 мая 2026

beetle-bilingual-b3-fineweb-24b-zho-eng-ewc

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная двуязычная языковая модель Beetle-FineWeb2 для генерации текста на китайском и английском языках.

557скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мая 2026

Бенчмарки

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

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

Beetle-FineWeb2-24B/beetle-bilingual-b3-fineweb-24b-zho-eng-ewc — языковая модель семейства Beetle-FineWeb2-24B для генерации текста. На Hugging Face она представлена как модель Transformers с архитектурой pico_decoder и поддержкой safetensors; карточка модели указывает размер около 0,2 млрд параметров. Идентификатор модели обозначает двуязычную специализацию для китайского и английского языков.

Модель предназначена для авторегрессионного продолжения и генерации текста, включая двуязычные сценарии с китайским и английским языками. Для запуска используется Transformers с пользовательским кодом модели; также заявлена совместимость с vLLM и SGLang. В карточке модели сведения о разработчике, лицензии, длине контекста, обучающих данных, оценивании и ограничениях не приведены.

Сценарии применения

  • генерация китайского текста
  • генерация английского текста
  • двуязычное продолжение текста
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • локальное текстовое дополнение

Ограничения

В карточке модели не приведены результаты оценки, сведения о длине контекста, обучающих данных и лицензии, поэтому качество и допустимые сценарии применения требуют самостоятельной проверки.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
PicoDecoderHF
Ревизия весов
0ff9be1

0 моделей