Uploaded model
- Developed by: Hitmanguy
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
- Опубликована
- 11 сен 2026
Ссылки
Llama_3.1_GRPO_AMD_4bit
Дообученная методом GRPO модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации английского текста.
142скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.
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
Hitmanguy выпустил инструкционно настроенную модель генерации текста на архитектуре Llama 3.1. Она основана на unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct и дообучена методом GRPO; в репозитории указаны библиотеки Unsloth и Hugging Face TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Модель предназначена для диалогов и генерации текста на английском языке; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не описывает специальные прикладные области или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация связных текстовых ответов
- использование модели в приложении с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования; заявленные возможности вызова инструментов не сопровождаются подробностями.
Для каких профессий подходит5
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
- 38d1f99