Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Параметры: 8 млрд
Размер весов: 17 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Ministral-3-8B-Base-2512
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 янв 2026

Ссылки

Mini-Llama-8B-Base-0124

Nabbers1999

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная текстовая базовая модель на основе Ministral-3-8B, подготовленная для дальнейшего инструктивного обучения и генерации текста.

390скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Mini-Llama 8B Base Pretrain - 0124 — экспериментальная текстовая базовая модель Nabbers1999, созданная на основе mistralai/Ministral-3-8B-Base-2512 с архитектурными изменениями из mrfakename/Ministral-3-8B-Base-2512-Llamafied-TextOnly. Модель предназначена для последующего обучения в инструктивном формате и генерации текста; карточка также отмечает возможность диалогового использования.

Это плотная модель семейства Llama с 8 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов. Автор изменил шаблон чата и токенизатор: добавил токены шаблона Llama 3.2 3B и заменил специальные маркеры рассуждения Ministral на другие маркеры. Репозиторий содержит веса Safetensors, библиотека — Transformers; лицензия Apache-2.0.

Автор описывает модель как текущую тестовую базу и предупреждает, что её следует использовать на свой риск. Из-за пользовательского словаря токенизатор напрямую не распознаётся llama.cpp; для преобразования производных моделей в GGUF потребуется отдельно обновить скрипт конвертации.

Сценарии применения

дообучение базовой модели для следования инструкциям
создание разговорной модели на основе текстового чекпойнта
генерация текста с длинным контекстом
эксперименты с пользовательским токенизатором и шаблоном чата

Ограничения

Автор характеризует модель как тестовую базу и рекомендует использовать её на свой риск. Из-за пользовательского словаря токенизатор не распознаётся llama.cpp без изменения скрипта конвертации в GGUF.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mini_Llama

Mini-Llama 8B Base Pretrain - 0124

I have been through several iterations and this is my current test base. Use at your own risk.

Architectural modifications by mrfakename: See mrfakename/Ministral-3-8B-Base-2512-Llamafied-TextOnly

I have added the jinja from Llama 3.2 3B, added all template tokens to the vocabulary, changed Ministral's built in [THINK] and [/THINK] tags to traditional <think> and </think> tags, padded to a multiple of 128 and resized the embeddings.

This is a base pretrain, ready for instruct training.

** Special Note: Due to the custom vocabulary, the tokenizer will not be recognized by llama.cpp, you will have to add its checksum to convert_hf_to_gguf.py before converting any derivatives to gguf.

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: 7878714