Uploaded finetuned model
- Developed by: Hazi9
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Hazi9/attnprun-llama-model_drop_mlp_layer
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 5,6 млрд
- Размер весов
- 12,3 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- attnprun-llama-model_drop_mlp_layer
- Опубликована
- 17 янв 2026
Ссылки
testing
Дообученная англоязычная модель Llama на 5,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
248скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 янв 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
Hazi9/testing — дообученная языковая модель семейства Llama, разработанная Hazi9 на основе Hazi9/attnprun-llama-model_drop_mlp_layer. Модель с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 5,6 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; заявлены диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Контекст составляет 8192 токена, в карточке указан английский язык.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не сообщает результатов оценки качества или конкретной специализации модели.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- подготовка черновиков и продолжение текста
- создание диалогового помощника с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
В карточке нет результатов оценки качества и сведений о специализации модели, поэтому её пригодность для конкретных областей не подтверждена.
Для каких профессий подходит8
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 2dc28c3