Uploaded finetuned model
- Developed by: Jasper505
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 1 июн 2026
Ссылки
Gaia
Дообученная англоязычная модель Llama на 1,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
165скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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
Jasper505/Gaia — дообученная языковая модель семейства Llama, разработанная Jasper505 на базе unsloth/llama-3.2-1b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131072 токенов. Указанный язык — английский.
Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализированную область применения или сравнительные результаты, поэтому качество ответов и пригодность для конкретных задач следует оценивать отдельно.
Сценарии применения
- генерация англоязычного текста
- диалог с языковой моделью
- ответы на запросы пользователя
- вызов инструментов через чат-интерфейс
Ограничения
README не сообщает о специализированных навыках, оценках качества или ограничениях модели. Возможности вызова инструментов указаны в метаданных, но детали и поддерживаемый формат не описаны.
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- 18ea72d