/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
581 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
4 окт 2026

starlight-small-1

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная английская текстовая модель North ML на базе Qwen3.5-0.8B с дополнительным регистром памяти для генерации и диалогов.

526скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 окт 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

Starlight Small 1 — экспериментальная текстовая модель North ML на основе дообученной Qwen3.5-0.8B с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM. К базовым весам добавлен причинный регистр памяти агента после каждого слоя с полным вниманием; его выходная проекция изначально обнулена, поэтому на начальном шаге модель совпадает с Qwen. Для работы регистр загружают из agent_register.pt и подключают к слоям полного внимания перед генерацией; файл model.safetensors содержит только базовую модель без регистра.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. В README приведены результаты на MMLU, ARC-Challenge и HellaSwag; для этих тестов указаны разные режимы оценки. Контекст составляет 262144 токена, размер — 581,4 млн параметров. Поддерживается английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание продолжений текста
  • оценка знаний на тестах с вариантами ответа

Ограничения

Для работы требуется отдельно загрузить agent_register.pt и подключить регистр через starlight_arch.py; одних весов model.safetensors недостаточно. README приводит результаты лишь на отдельных бенчмарках и не описывает качество для других задач.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Starlight Small 1

North ML executor. Qwen3.5-0.8B with a causal agent-memory register after every full-attention layer. The register's output projection starts at zero, so the model matches Qwen at step 0.

BenchmarkScoreCorrect
MMLU (5-shot)45.5%6385/14042
ARC-Challenge (25-shot)43.4%509/1172
HellaSwag (0-shot)46.9%4709/10042
GSM8K (5-shot)32.8%433/1319

MMLU and ARC-Challenge score the next-token letter on the test split. HellaSwag scores the length-normalized ending on the validation split. GSM8K is greedy generation, up to 192 new tokens, on the test split.

Load agent_register.pt with starlight_arch.py and hook it onto the full-attention layers before generation. model.safetensors alone is the Qwen backbone without the register.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
2c6b584

0 моделей