/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 июн 2026

beetle-bilingual-l2-50-simultaneous-b2-fineweb-hin-eng

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Двуязычная модель Beetle-FineWeb2 размером 24B параметров для генерации текста на хинди и английском языке.

568скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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-l2-50-simultaneous-b2-fineweb-hin-eng — языковая модель для генерации текста на базе Transformers. По идентификатору модели она относится к семейству Beetle-FineWeb2 и имеет размер 24B параметров; модель ориентирована на двуязычную работу с хинди и английским языком.

Модель предназначена для задач генерации текста, включая продолжение запросов, подготовку черновиков, диалоговые ответы и другие сценарии, где требуется автодополнение или создание текста. В названии также указаны варианты l2, 50 simultaneous и b2, однако README не раскрывает их точное техническое значение.

README не содержит сведений о разработчике, архитектуре, контексте, обучающих данных, результатах оценки, рекомендациях по применению или лицензии. Поэтому возможности модели следует проверять на собственных данных, особенно для критически важных и чувствительных сценариев.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов на хинди
  • генерация текстовых ответов на английском
  • автодополнение и продолжение текста
  • подготовка черновиков двуязычных материалов
  • создание прототипов текстовых приложений

Ограничения

README не содержит результатов оценки, описания обучающих данных, технических характеристик, рекомендаций по безопасности или лицензии. Качество, устойчивость и применимость модели для конкретных сценариев требуют дополнительной проверки.

Для каких профессий подходит5

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
f2ee8c9

0 моделей