Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-1B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 15 сен 2026
Ссылки
Vynis-0.1-2b-instant
Компактная диалоговая Llama-модель OpenWeightsAI для генерации текста и выполнения инструкций на арабском и английском языках.
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
OpenWeightsAI/Vynis-0.1-2b-instant — компактная instruction-tuned языковая модель семейства Llama, разработанная OpenWeightsAI на базе unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct и дообученная на датасете yahma/alpaca-cleaned. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на арабском и английском языках.
Модель содержит около 1,2 млрд параметров, поддерживает контекст до 131 072 токенов и может использоваться через библиотеку Transformers. Она подходит для ответов на инструкции, ведения диалогов, генерации черновиков текста и создания лёгких прикладных ассистентов, где важны небольшие вычислительные требования и поддержка арабского языка.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. В README не приведены результаты бенчмарков, подробности обучения или гарантии качества, поэтому точность, устойчивость ответов и пригодность для критически важных сценариев необходимо проверять самостоятельно.
Сценарии применения
- ответы на пользовательские инструкции на арабском языке
- англоязычные диалоги с ассистентом
- генерация черновиков текста
- создание лёгких чат-ботов
- обработка длинного контекста
Ограничения
В README отсутствуют результаты бенчмарков и подробная оценка качества. Из-за относительно небольшого размера модель может уступать более крупным моделям в сложных рассуждениях и специализированных задачах; критически важные ответы требуют проверки.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3639494