/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llada · dense
Базовая модель
LLaDA-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

LLaDA-8B-Instruct-HF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Переформатированная диффузионная языковая модель LLaDA на 7,5 млрд параметров для генерации текста и использования как языковой основы в PerceptionDLM.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 июн 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

MSALab подготовила репозиторий с переформатированными весами GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct — плотной диффузионной языковой модели семейства LLaDA с 7,5 млрд параметров. Текстовая модель принимает текст и генерирует текст; её контекст составляет 16 384 токена, а карточка указывает английский язык.

Веса функционально идентичны исходной модели. Изменены названия параметров, индексный файл и конфигурация, чтобы привести контрольную точку к формату LLM-компонента LLaDA-V и подключать её как языковую основу в конвейере обучения и инференса PerceptionDLM. Она подходит для генерации текста и диалоговых сценариев в совместимом конвейере.

Репозиторий предназначен прежде всего для использования в PerceptionDLM; для автономной генерации README отсылает к исходному репозиторию LLaDA. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста в конвейере PerceptionDLM
  • подключение языковой основы LLaDA-V при обучении мультимодальной модели
  • диалоговая генерация на английском языке

Ограничения

Для подключения к PerceptionDLM требуется совместимость с форматом LLaDA-V. Для автономной генерации README рекомендует обратиться к инструкциям исходного репозитория LLaDA.

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

LLaDA-8B-Instruct-HF

This repository hosts a re-formatted version of GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct, a large language diffusion model (LLaDA). Specifically, we convert the original LLaDA weights into the LLM-part format used by LLaDA-V (the LLaVA-style multimodal LLaDA), so the checkpoint can be directly plugged in as the language backbone of our PerceptionDLM training and inference pipeline.

The weights are functionally identical to the original LLaDA-8B-Instruct; only the parameter-key naming and index/config files are adapted to match the LLaDA-V LLM module. It is used as the diffusion language backbone for PerceptionDLM-Base and PerceptionDLM.

What is different from the original?

  • ✅ Same model weights and behavior as GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct.
  • 🔧 Weights re-formatted from the original LLaDA layout into the LLaDA-V LLM-part format (parameter-key renaming + regenerated safetensors index/config).
  • 📦 Ready to be used directly as language_model.name_or_path in our training configs.

You can also reproduce this conversion yourself:

python scripts/convert.py \
  --model_path /path/to/LLaDA-8B-Instruct \
  --output /path/to/LLaDA-8B-Instruct-HF

Usage

This checkpoint is primarily intended to be consumed by the PerceptionDLM pipeline. Please refer to the GitHub repository for setup and usage. For standalone LLaDA usage and generation details, see the original LLaDA repository.

Citation

If you use this checkpoint, please cite both LLaDA and PerceptionDLM:

@article{nie2025llada,
  title   = {Large Language Diffusion Models},
  author  = {Nie, Shen and Zhu, Fengqi and You, Zebin and Zhang, Xiaolu and Ou, Jingyang and Hu, Jun and Zhou, Jun and Lin, Yankai and Wen, Ji-Rong and Li, Chongxuan},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2502.09992},
  year    = {2025}
}

@article{sun2026perceptiondlm,
  title   = {PerceptionDLM: Parallel Region Perception with Multimodal Diffusion Language Models},
  author  = {Sun, Yueyi and Wang, Yuhao and Li, Jason and Tian, Ye and Zhang, Tao and Mai, Jacky and Wang, Yihan and Wang, Haochen and Bai, Jinbin and Yang, Ling and Tong, Yunhai},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2606.19534},
  year    = {2026}
}

License

This conversion follows the license of the original GSAI-ML/LLaDA-8B-Instruct release. Please consult the original model card for the authoritative license terms before use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
LLaDAModelLM
Ревизия весов
9931c54

0 моделей