/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,4 млрд
Размер весов
61,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
8 сен 2025

FerrisMind

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen3 Coder модель для генерации и улучшения кода на Rust.

101скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены18 сен 2025

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

FerrisMind — дообученная Daemontatox в 2025 году языковая модель на архитектуре Qwen3 MoE, предназначенная для генерации кода на Rust. Она основана на Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct и обучалась с помощью instruction tuning и GRPO, чтобы применять гибридный режим рассуждений при решении задач программирования. Репозиторий содержит веса Safetensors; размер модели в метаданных указан как 2,4 млрд параметров, нативная длина контекста — 262 144 токена.

Модель помогает писать идиоматичный Rust-код, создавать каркасы проектов, ускорять прототипирование и предлагать оптимизации. Она рассчитана на практические задачи разработки и обучение Rust. По карточке, модель может выдавать код, который не компилируется в сложных случаях; она не предназначена для общей беседы и вредоносной генерации кода. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация идиоматичного кода на Rust
  • создание каркасов Rust-проектов
  • помощь с асинхронным кодом на Rust
  • прототипирование программ на Rust
  • обучение практикам разработки на Rust

Ограничения

В сложных случаях модель может генерировать код на Rust, который не компилируется. Карточка также указывает, что модель не предназначена для общей беседы и генерации вредоносного кода.

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

image

FerrisMind (Daemontatox, 2025)

Model Details

  • Model name: Daemontatox/FerrisMind
  • Developed by: Daemontatox
  • Year released: 2025
  • License: apache-2.0
  • Base model: unsloth/qwen3-coder-30b-a3b-instruct
  • Model type: Instruction-tuned large language model for code generation, specifically designed to mimic hybrid thinking and utilize it in coding instruct models.

Model Summary

FerrisMind is a finetuned variant of Qwen3 Coder Flash, specialized for Rust programming. It was trained using GRPO in an attempt to mimic hybrid thinking and utilize it in coding instruct models. It is optimized for:

  • Idiomatic Rust generation
  • High-performance and memory-safe code practices
  • Fast inference and completion speed
  • Practical coding assistant tasks, from boilerplate scaffolding to compiler-level optimizations

Intended Use

  • Rust development assistance
  • Generating idiomatic and production-ready Rust code
  • Accelerating prototyping and compiler-level workflows
  • Educational use for learning Rust best practices

Out of Scope

  • Non-code general conversation
  • Unsafe or malicious code generation

Training

  • Finetuned from: unsloth/qwen3-coder-30b-a3b-instruct
  • Objective: Specialization in Rust code generation and idiomatic best practices, mimicking hybrid thinking.
  • Methods: Instruction tuning with GRPO and domain-specific data

Limitations

  • May generate non-compiling Rust code in complex cases

Example Usage

// Example: Async file reader in idiomatic Rust
use tokio::fs::File;
use tokio::io::{self, AsyncReadExt};

#[tokio::main]
async fn main() -> io::Result<()> {
    let mut file = File::open("example.txt").await?;
    let mut contents = String::new();
    file.read_to_string(&mut contents).await?;
    println!("File content: {}", contents);
    Ok(())
}

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
af2f80a

0 моделей