Uploaded finetuned model
- Developed by: MahiShah30
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit
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-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 1 авг 2026
Ссылки
NextDropModel
Дообученная на базе Llama 3.1 Instruct модель для генерации текста и диалогов на английском языке.
33скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 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
NextDropModel — дообученная языковая модель, опубликованная MahiShah30 на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM; она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 131 072 токенов, поддержка английского языка и интерфейс вызова инструментов.
Модель обучена с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Карточка не описывает специализацию дообучения, набор данных или результаты оценки, поэтому качество для конкретных предметных задач определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение диалогов на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- подготовка черновиков и продолжение текста
- создание диалогового помощника с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не раскрывает специализацию дообучения, данные обучения и результаты оценки, поэтому пригодность для узких задач не подтверждена.
Для каких профессий подходит7
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 90a23e6