Uploaded finetuned model
- Developed by: Creekside
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/LFM2.5-1.2B-Instruct
This lfm2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lfm2 · dense
- Базовая модель
- LFM2.5-1.2B-Instruct
- Опубликована
- 13 авг 2026
Ссылки
lfm-1.2b-lambda-calculus-5ep
Компактная модель LFM2, дообученная Creekside для генерации текста и диалогов с контекстом до 128 000 токенов.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Creekside/lfm-1.2b-lambda-calculus-5ep — компактная языковая модель семейства LFM2, дообученная Creekside на базе unsloth/LFM2.5-1.2B-Instruct. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов.
Модель содержит 1,5 млрд параметров, имеет контекстное окно 128 000 токенов и распространяется в формате safetensors. В README указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL; карточка не описывает конкретные данные обучения или специальные навыки, связанные с lambda calculus.
Лицензия — Apache-2.0. Поскольку README не приводит оценок качества и подробностей дообучения, пригодность для специализированных задач, включая lambda calculus, следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
- обработка длинного текстового контекста
Ограничения
README не описывает обучающие данные, методику и результаты оценки; специализированные возможности для lambda calculus не подтверждены. Английский указан в метаданных карточки, поэтому поддержку других языков считать подтверждённой нельзя.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Lfm2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7b87500