/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 июн 2026

beetle-bilingual-balanced-b1-fineweb-ita-eng

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Генеративная 24B-языковая модель семейства Beetle-FineWeb2 для создания текста преимущественно на итальянском и английском языках.

520скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июн 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-balanced-b1-fineweb-ita-eng — генеративная языковая модель для создания текста на основе заданного контекста. Модель опубликована на Hugging Face и предназначена для использования с библиотекой Transformers; по названию относится к семейству Beetle-FineWeb2 и имеет размер 24B параметров. В метаданных указан pipeline text-generation и тег pico_decoder.

По названию модель ориентирована на двуязычные сценарии с итальянским и английским языками, включая продолжение текста, генерацию ответов и подготовку черновиков. README содержит автоматически созданную карточку без сведений о разработчике, лицензии, обучающих данных, оценках, контексте и специальных ограничениях, поэтому перед продуктивным применением необходимы самостоятельные проверки качества, безопасности и совместимости.

Сценарии применения

  • генерация текста на итальянском и английском языках
  • продолжение и дополнение текстовых фрагментов
  • подготовка черновиков документов и сообщений
  • генерация ответов в текстовых приложениях

Ограничения

README не содержит результатов оценки, описания обучающих данных, лицензии, длины контекста или рекомендаций по безопасному использованию. Качество, фактическую точность и устойчивость модели следует проверять на целевых данных.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

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
c1261c7

0 моделей