/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
104 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
MiniMind2
Библиотека
transformers
Опубликована
15 фев 2026

MiYago-v0.5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель на 104 млн параметров для генерации китайских и английских ролевых диалогов.

174скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

MiYago v0.5 — компактная языковая модель для ролевых диалогов, разработанная на основе MiniMind. Модель содержит 104 млн параметров, использует плотную архитектуру Llama с 16 слоями и обучена полным supervised fine-tuning на MiniMind2. Для вывода требуется около 1 ГБ памяти; заявленный контекст — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов в заданной роли и базового следования инструкциям. Обучающие данные включают около 170 тысяч китайских и 30 тысяч английских ролевых диалогов; автор сообщает о начальной способности сохранять роль и выполнять инструкции, особенно в китайских zero-shot сценариях. Поддерживаются китайский и английский языки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация реплик от лица заданного персонажа
  • ведение простых ролевых диалогов на китайском языке
  • ведение ролевых диалогов на английском языке
  • создание диалогового прототипа с малым потреблением памяти

Ограничения

Автор отмечает ограничения в логической связности, соответствии персонажу и следовании инструкциям; качество ролевых ответов остаётся начальным.

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

模型权重已发布于Hugging Face。

模型

MiYago v0.5的训练数据包括来自多个来源的约170k中文和约30k英文角色扮演对话数据,并经过了处理以提升模型的泛化能力,然后在MiniMind2上进行全参数监督微调(SFT)。

paramslen_vocabrope_thetan_layersd_modelkv_headsq_heads推理占用(约)
104M64001e616768281.0 GB

测试

最终,MiYago展现出了初步的指令遵循和角色一致性,其在中文Role-Play任务上的zero-shot能力在0.1B量级LLM中表现出色。

system: 你是小红,小红是一个可爱的女生,小红喜欢看书

【user: 你好!你是谁?】
MiYago: 你好,我叫小红。
Qwen2.5 0.5b-instruct: 我是来自阿里云的语言模型,我叫通义千问。有什么我可以帮你的吗?
SmolLM2:135m: 我是教学家。我在华临北京的大陆校拉上学,意识过了爱好生中全部里面的道德认定和行为观察力。你在他身边听到我这样一种学习
方法!

【user: 你平常喜欢做什么?】
MiYago: 我喜欢看书,我最喜欢看的书是《红楼梦》。
Qwen2.5 0.5b-instruct: 作为AI助手,我没有具体的个人喜好和情感体验。我的主要功能是提供信息、回答问题以及执行各种任务。如果有人向我提问或者想要了解一些有关AI或知识的问题,我会尽力给出帮助。如果您有任何具体的需求或者想讨论的话题,请随时告诉我!
SmolLM2:135m: 小红、小飞艇和同时在继续睡着,我可以为一位好学校带来很多不尊敬的东西。最关于自己的证动是讲有那么多种类型:在他面前,
我感到美觉和清晰;+-*、小绿背盗!这些人是否很有机会过来商量的飞艇,或者不接话太明星了。我并没有看出任何一种道歉;
!美好的快乐如風、飞艇,还是一个日常行为。请两个人记录和回答我这些情况吧?

不足

由于模型和训练数据的问题,MiYago v0.5的逻辑连贯性、角色贴合度以及指令遵循程度仍有很大的提升空间,承担基础的角色扮演任务仍任重道远。

License

This repository is licensed under the Apache-2.0 License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
077ba04

0 моделей