/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
24 окт 2024

Ministral-8B-Instruct-2410-AWQ

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

PyrTools/Ministral-8B-Instruct-2410-AWQ — это AWQ-квантизированная 4-битная версия языковой instruct-модели Ministral-8B-Instruct-2410, разработанной Mistral AI и опубликованной пользователем PyrTools.

1 501скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 окт 2024

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

Модель предназначена для локального и периферийного запуска, диалогов, следования инструкциям, генерации кода и работы с function calling.

Основа модели — плотный Transformer примерно на 8 млрд параметров: 36 слоёв, 32 attention heads, 8 KV heads с GQA, размерность скрытого состояния 4096 и словарь из 131 072 токенов с токенизатором V3-Tekken. Модель обучалась на многоязычных и кодовых данных, поддерживает контекст до 128k токенов и использует interleaved sliding-window attention. Репозиторий содержит AWQ-представление с 4-битной квантизацией, что ориентировано на более экономичный локальный инференс.

К сильным сторонам относятся компактный размер, поддержка длинного контекста, многоязычность, задачи программирования и function calling; исходная модель показывала высокие результаты среди моделей сопоставимого размера. Ограничения включают возможное снижение точности из-за квантизации и зависимость от поддержки AWQ конкретным inference-стеком. В vLLM для исходной модели заявлено ограничение контекста 32k из-за отсутствия необходимых attention kernels, поэтому полный контекст 128k требует другого совместимого инструментария. Лицензия — Mistral Research License; для коммерческого использования Mistral AI указывает необходимость получения коммерческой лицензии.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AWQ of ministral

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
797c648

0 моделей