/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Размер весов
7,3 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
9 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.2-1B-4B-Quad-MoE

Fu01978
Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Разреженная MoE-модель на базе Llama 3.2 для диалогов, генерации текста, помощи с кодом и математическими задачами.

170скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Fu01978 разработал Llama-3.2-1B-4B-Quad-MoE — языковую модель с разреженной архитектурой Mixture of Experts для генерации текста и диалогов. В состав объединённой модели входят четыре эксперта на базе моделей Llama 3.2: инструктивная модель общего назначения, базовая модель для творческого текста, специалист по коду и специалист по математике. Метаданные указывают архитектуру MixtralForCausalLM и библиотеку Transformers.

В README заявлены 3,65 млрд параметров всего и 1,24 млрд активных параметров на токен; метаданные каталога указывают 1,2 млрд параметров. Заявленная длина контекста — 131 072 токена, основной язык карточки — английский. Модель подходит для диалогов, написания текста, помощи с кодом и математических рассуждений. Доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Llama 3.2.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и ведение диалога
  • написание и продолжение текстов
  • получение помощи с программированием
  • решение математических задач и логических рассуждений

Ограничения

Показатели размера расходятся: README сообщает 3,65 млрд параметров всего, а метаданные — 1,2 млрд. Качество отдельных возможностей и языков, кроме английского, в предоставленных данных не оценено.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-1B-4B-Quad-MoE

This is a Mixture of Experts (MoE) model based on unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct. It merges a base model, an instruct model, a coding specialist, and a math specialist into a single sparse architecture.

Model Details

  • Total Parameters: 3.65B
  • Active Parameters per Token: 1.24B
  • Base Model: unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct
  • Experts:
    1. unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct (General Purpose)
    2. unsloth/Llama-3.2-1B (Creative/Prose)
    3. cutelemonlili/Llama3.2-1B-Instruct_Lean_Code (Coding Specialist)
    4. prithivMLmods/Llama-Express.1-Math (Logic/Mathematics)

How to Use

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Fu01978/Llama-3.2-1B-4B-Quad-MoE")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Fu01978/Llama-3.2-1B-4B-Quad-MoE")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
94fa8f1

0 моделей

    Создать бенчмарк