Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Параметры: 13,4 млрд
Размер весов: 27 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: ministral3 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 июн 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2605.17064

pagestorm-research-preview-14b-full-book

Pageshift-Entertainment

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель на основе Mistral3 14B генерирует полный роман на английском языке по одному текстовому запросу.

183скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены30 июн 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

Pageshift-Entertainment разработала Pageshift-Entertainment/pagestorm-research-preview-14b-full-book — языковую модель для генерации полного романа по одному запросу. Модель основана на Mistral3 14B и дообучена на 150 млрд токенов набора Pageshift-Entertainment/LongPage с длиной последовательности 256 тыс. токенов. Это плотная причинная модель семейства Ministral3 с 13,4 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст на английском языке.

Модель предназначена для создания длинных художественных текстов по начальному промпту. Она работает только в один ход: после первого запроса нельзя отправить дополнительные сообщения. Модель обучалась без встроенных правил безопасности и не умеет самостоятельно отказывать на небезопасные запросы, поэтому для развёртывания требуется отдельный классификатор безопасности. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

создание черновика романа по описанию сюжета
генерация длинной художественной истории по начальному промпту
разработка сюжетных идей и художественных сцен
получение полного книжного текста за один запрос

Ограничения

Работает только в один ход и не принимает продолжения диалога после начального запроса. Не обучена следовать правилам безопасности и не отказывает самостоятельно; для развёртывания нужен отдельный классификатор безопасности.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PageStorm Research Preview 14B Full Book

Paper: `2605.17064`

Collection: `PageStorm Research Preview`

Twitter / X: `https://x.com/pageshiftAI`

Job Openings: `https://pageshift.ai/hiring`

This is our main model described in the paper, and it was trained to produce a full novel from a single user prompt. It was initialized from the Mistral3 14B base and was trained for 150B tokens at a sequence length of 256K Tokens on our LongPage dataset. The Training happened on a V6e-256 TPU Pod provided by Google’s TPU Research Cloud. The model is single-turn only and cannot receive additional user prompts after the initial one.

[!WARNING] Important Safety Note: This model was trained without safety guidelines in place. It cannot refuse any requests on its own and should be deployed behind a separate safety classifier.

Usage Example

pip install "git+https://github.com/Pageshift-ai/pagestorm.git"

pagestorm generate \
  --repo-id Pageshift-Entertainment/pagestorm-research-preview-14b-full-book \
  --prompt "Thriller in Zurich"

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Ministral3ForCausalLM
Ревизия весов: 4bb7987