Uploaded finetuned model
- Developed by: Ma7ee7
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking
This lfm2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 128 000 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lfm2 · dense
- Базовая модель
- LFM2.5-1.2B-Thinking
- Опубликована
- 5 авг 2026
Ссылки
Qwen3.8_1.2B_LFM_Distillation
Дообученная компактная англоязычная модель LFM2 для генерации текста, диалогов и сценариев с вызовом инструментов.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 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
Ma7ee7/Qwen3.8_1.2B_LFM_Distillation — дообученная текстовая модель Ma7ee7 на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Thinking. Это плотная авторегрессионная модель семейства LFM2 с 1,5 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявлена совместимость с интерфейсом вызова инструментов. Контекстное окно составляет 128 000 токенов, модель поддерживает английский язык.
Модель подходит для диалогов и генерации текста, а также для сценариев с вызовом инструментов. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. README не приводит результатов оценивания или подробностей о специфике дистилляции.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чат-боте
- диалоговое взаимодействие с языковой моделью
- создание текстовых черновиков и продолжений
- вызов инструментов в агентном приложении
Ограничения
В карточке нет результатов сравнительных оценок и подробностей о составе или цели дообучения. Поддержка вызова инструментов указана как возможность, но сведения о конкретных инструментах и формате интеграции не приведены.
Для каких профессий подходит4
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- Lfm2ForCausalLM
- Ревизия весов
- bd762da