Uploaded finetuned model
- Developed by: MetaMateo82
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 авг 2026
Ссылки
wolf-memory-mistral-7b
Дообученная на базе Mistral 7B разговорная модель для генерации текста и диалога на английском языке.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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
MetaMateo82/wolf-memory-mistral-7b — дообученная разговорная модель MetaMateo82 на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно составляет 32 768 токенов, а карточка указывает английский язык. README сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL, но не описывает специальную область применения или результаты оценки качества.
Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Поскольку карточка не приводит оценки качества и не раскрывает обучающие данные, пригодность ответов для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- черновики и продолжение текста на английском языке
- использование модели в чат-интерфейсе
- подключение вызова инструментов через поддерживаемый интерфейс
Ограничения
Карточка не сообщает результатов бенчмарков, обучающих данных или специализации модели; качество ответов для целевого применения требует проверки.
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.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
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
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 93124c7