Uploaded finetuned model
- Developed by: Creekside
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/LFM2.5-230M
This lfm2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 221 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lfm2 · dense
- Базовая модель
- LFM2.5-230M
- Опубликована
- 13 авг 2026
Ссылки
lfm-230-cpt-logic-v1
Компактная дообученная модель Creekside на базе LFM2.5-230M для генерации текста и диалогового использования.
64скачиваний 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-230-cpt-logic-v1 — дообученная языковая модель Creekside на архитектуре LFM2, созданная на базе unsloth/LFM2.5-230M. Это плотная авторегрессионная модель примерно с 221,2 млн параметров для генерации текста; метаданные также отмечают чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Базовая модель описана как компактная инструкционная модель для извлечения данных и лёгких агентных сценариев на локальных устройствах, однако README не приводит отдельных результатов или подробностей о специализации этой версии. Контекстное окно составляет 128 000 токенов, указанный язык — английский.
Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Специализированные возможности и качество дообученной версии не описаны; перед применением в задачах вызова инструментов или логического вывода их следует оценить отдельно.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста на английском языке
- диалог с компактной языковой моделью
- лёгкие агентные сценарии с вызовом инструментов
- извлечение данных из текстовых запросов
Ограничения
README не описывает результаты оценки, конкретные улучшения после дообучения или гарантии качества вызова инструментов и логического вывода. Основной указанный язык — английский.
Для каких профессий подходит4
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.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- f515f34