Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 23,4 млрд
- Размер весов
- 47,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 мая 2025
Ссылки
Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b
Дообученная 24-миллиардная модель Mistral для ролевого общения, творческого письма, генерации кода и решения технических задач.
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
Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-24b — языковая модель PocketDoc, дообученная на базе mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 23,4 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалог в формате DanChat-2. Контекстное окно составляет 131 072 токена; автор указывает, что при длине свыше 32 768 токенов качество извлечения информации снижается.
Модель предназначена для ролевых диалогов, совместного написания прозы и историй, генерации кода, вызова инструментов и решения сложных задач. Она дообучалась на более чем 50 специализированных наборах данных; основной язык — английский, также заявлена поддержка арабского, китайского, французского, немецкого, хинди, японского, корейского, португальского и испанского. В метаданных среди возможностей отмечены чат и код.
Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Автор сообщает о тренировке с помощью Axolotl на восьми GPU H100 в течение 50 часов. Качество ожидается наивысшим для английского языка; для контекста длиннее 32 768 токенов автор предупреждает о снижении точности извлечения информации.
Сценарии применения
- ведение ролевых диалогов
- совместное написание прозы и историй
- генерация и объяснение кода
- вызов инструментов в диалоговом приложении
- ответы на сложные технические вопросы
Ограничения
Наилучшее качество ожидается на английском языке. При контексте длиннее 32 768 токенов автор отмечает снижение качества извлечения информации.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- bb460a7