/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,3 млрд
Архитектура
ernie4_5_moe · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

ERNIE-M-SMoE-ngroups48

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Языковая MoE-модель семейства ERNIE 4.5 на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

646скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 сен 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.

  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

Dohyeon1/ERNIE-M-SMoE-ngroups48 — языковая модель семейства ERNIE 4.5 с разреженной MoE-архитектурой, опубликованная пользователем Dohyeon1 на Hugging Face и предназначенная для генерации текста. Модель работает через библиотеку Transformers и распространяется в формате Safetensors.

Модель содержит 3,3 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов, что делает её подходящей для диалогов, продолжения текста, подготовки черновиков и работы с большими текстовыми фрагментами. Метаданные также указывают на conversational-сценарии применения.

README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки, точной конфигурации архитектуры и ограничениях. Поэтому перед использованием в продуктивных или коммерческих системах необходимо отдельно проверить лицензию, языковую поддержку и качество модели на целевых данных.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы
  • продолжение и редактирование текста
  • генерация черновиков документов
  • обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

README не содержит данных о языковой поддержке, качестве на бенчмарках, безопасности, смещениях и ограничениях модели. Лицензия также не указана в доступных данных, поэтому условия использования необходимо проверить отдельно.

Для каких профессий подходит9

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Ernie4_5_MoeForCausalLM
Ревизия весов
beda57f

0 моделей