/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Лицензия
MIT
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
rugpt3medium_based_on_gpt2
Опубликована
2 июл 2026

ru-gpt2-chat-362M-8K-062026

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Русскоязычная чат-модель на базе ruGPT-3 Medium для ответов на вопросы и генерации диалогового текста.

86скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 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

MACreative/ru-gpt2-chat-362M-8K-062026 — русскоязычная чат-модель, созданная MACreative дообучением ruGPT-3 Medium на архитектуре GPT-2. Модель предназначена для ответов на вопросы и диалоговой генерации текста; README также приводит результаты тестирования на GTX 1050 Ti и процессоре i3-10100F. Карточка заявляет контекст до 8192 токенов, однако качество ответов, по описанию автора, устойчиво лишь примерно до 2048 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст на русском языке. README рекомендует ограничивать историю диалога 2048 токенами и избегать системных промптов. Репозиторий использует формат safetensors, лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • ответы на простые вопросы на русском языке
  • ведение короткого диалога на русском языке
  • генерация продолжения текста по короткому запросу

Ограничения

По README связность и качество заметно ухудшаются после примерно 2048 токенов, а при контексте свыше 3500 токенов возможны сбои и зацикленная генерация. В тесте на простые вопросы указано 11 верных ответов из 30; автор также рекомендует не использовать системные промпты.

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

ru-gpt2-chat-362M-8K-062026

Русскоязычная языковая модель, дообученная (Chat-tuned) на архитектуре GPT-2 с расширенным контекстным окном 8K.

📅 Срез данных: июнь 2026

📊 Производительность на реальном железе

Тестирование проводилось на видеокарте GTX 1050 Ti и процессоре i3-10100F:

  • GPU (GTX 1050 Ti):
    • Начало генерации: 54–62 токена/сек
    • Конец генерации: ~48 токенов/сек (при использовании -ngl 33 — выгрузка 33 слоев на видеокарту)
  • CPU (i3-10100F):
    • ~12 токенов/сек (чистый CPU-инференс)

⚠️ Важные особенности и ограничения контекста

Заявленный технический максимум контекста — 8192 токена, однако наблюдаются сильные деградации качества:

  • До 2048 токенов: стабильная связность.
  • После 2048 токенов: уверенность и связность падают в 3 раза.
  • 3000 токенов: падение качества еще в 3 раза (относительно 2048).
  • 3400 токенов: генерация превращается в "словесную окрошку" (отдельные осмысленные слова, но потеря логики).
  • 3500+ токенов: возможны сбои сервера, бесконечная генерация, однако корректность отдельных слов сохраняется вплоть до 8192 токенов.

Рекомендация: Для получения качественного ответа не используйте системные промпты (хотя модель является Chat-tuned), и старайтесь ограничивать длину истории до 2048 токенов.

🏆 Результаты тестов

  • Простые вопросы (упомниает верные ответы, не всегда в верном контексте): 11/30 (лучший результат для данной конфигурации)
  • Сравнение с человеком: 27/30

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · question-answering

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
dc26d0d

0 моделей