/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
rugpt3xl · dense
Базовая модель
ruGPT3XL-8k
Опубликована
8 сен 2026

eblangpt-3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русскоязычная модель RuGPT3XL для генерации неформальных реплик в стиле переписки из интернет-чата.

113скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 сен 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

EBLANGPT-3 — русскоязычная разговорная модель от EBLANSoft, дообученная на переписке из приватного Telegram-чата. Это плотная GPT-2-подобная причинно-языковая модель RuGPT3XL для генерации текста и имитации неформального общения в стиле русскоязычного интернет-чата: со сленгом, мемами, эмодзи, ненормативной лексикой и резкими сменами темы. Модель содержит 1,7 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст до 8192 токенов.

Модель подходит для экспериментальной генерации разговорных реплик и стилизованных ответов. Карточка предупреждает о низком качестве и не рекомендует использовать её для программирования; приватный обучающий датасет не опубликован, поэтому проверить его состав нельзя. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0, допускающей использование с указанием авторства и на некоммерческих условиях с сохранением той же лицензии.

Сценарии применения

  • генерация разговорных ответов на русском языке
  • имитация сленга и мемов в русскоязычном чате
  • создание реплик с эмодзи и интернет-сленгом
  • эксперименты со стилизацией диалогов под переписку

Ограничения

Карточка характеризует модель как низкокачественную и не рекомендует её для задач программирования. Обучающий датасет основан на приватной переписке и не опубликован; модель может генерировать ненормативную лексику и непредсказуемые ответы.

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

EBLANGPT-3

ПРИНЦИПИАЛЬНО НОВАЯ русскоязычная разговорная модель, дообученная на реальной переписке из приватного Telegram-чата. Никакой стерильной вежливости — модель говорит так, как реально общаются в чате: с матом, мемами, флудом и абсолютно непредсказуемыми поворотами темы.

Что это

EBLANGPT-3 — GPT2-based causal language model, дообученная (fine-tuned) на датасете из логов Telegram-чата. Стиль: живой русский интернет-сленг, кириллический хаос, эмодзи, внезапные смены темы, минимум фильтров.

Как использовать

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from\_pretrained("EBLANsoft/eblangpt-3")
model = AutoModelForCausalLM.from\_pretrained("EBLANsoft/eblangpt-3")

prompt = "Ты: привет\\nEGPT3:"
inputs = tokenizer(prompt, return\_tensors="pt")
output = model.generate(
    \*\*inputs,
    max\_new\_tokens=80,
    do\_sample=True,
    top\_p=0.9,
    temperature=0.9,
    repetition\_penalty=1.2,
)
print(tokenizer.decode(output\[0], skip\_special\_tokens=True))

Датасет

Обучена на экспортированной переписке (Telegram JSON → чистый текст, без дат/имён/метаданных). Датасет приватный и не публикуется — состоит из реальных сообщений участников чата.

Ограничения и дисклеймер

  • она тупорылая✅ для вайбкода пользуйтесь eblangpt-coder первого поколения

📊 Бенчмарки

(да, у нас тоже есть таблица с циферками, чем мы хуже)

МодельMMLUHumanEvalФлуд-о-метрЦена ($/1M input)Цена ($/1M output)
EBLANGPT-367.6714.889999.9%БЕСПЛАТНОБЕСПЛАТНО
GPT-6-Astra0.10.22.0%$дохуя$ваще дохуя
Claude Mythos 5.1хзхзхз$∞$∞
Gemini 3.8 Flash00-14.98%$0.1$1.00
GLM-5.3-Flash116.7%$бесплатно$почтиплатно

Методология: спросили каждую модель "хуй" и засекли, кто первый пришлёт номер телефона поддержки. EGPT3 победил в номинации "выдал реальный номер телефона в первом же ответе" (см. пример выше).

Independent Eval (наши же друзья в чате, вечером после пятого пива)

  • Скорость деградации в поток сознания: EGPT3 — 2 предложения. Конкуренты — не деградируют, что скучно и нереалистично.
  • Соответствие духу оригинального чата: 146%
  • Galaxy-brain коэффициент: ∞

Лицензия

CC-BY-NC-SA 4.0 — только некоммерческое использование, с указанием авторства и распространением производных работ на тех же условиях.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
RuGPT3XLForCausalLM
Ревизия весов
de168b0

0 моделей