Характеристики

Лицензия: MIT
Базовая модель: Ling-3.0-tiny
Библиотека: llama.cpp
Опубликована: 13 авг 2026

Ссылки

Ling-3.0-tiny-abliterated-APEX-GGUF

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Квантизированная в GGUF диалоговая версия Ling-3.0-tiny с удалённым направлением отказа предназначена для локальной генерации текста, рассуждений и программирования.

9 012скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены3 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.

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

SC117 подготовил квантизированные GGUF-варианты Ling-3.0-tiny с удалённым направлением отказа (abliteration). Базовая модель inclusionAI/Ling-3.0-tiny — гибридная MoE-модель на архитектуре BailingMoE: 7,9 млрд параметров всего и около 1,3 млрд активных на токен. Варианты APEX применяют смешанную точность с учётом типа и чувствительности тензоров; для калибровки использовались данные чатов, кода, рассуждений и вызова инструментов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, рассуждений, программирования, перевода и других типичных задач языковой модели. Abliteration уменьшает частоту отказов; автор сообщает о 15 отказах из 100 запросов против 98 из 100 у исходной модели и об отсутствии заметного ухудшения в выборочных проверках математики, логики, кода, перевода и знаний. Для запуска подходят llama.cpp и Ollama; для поддержки архитектуры BailingMoE3 требуется llama.cpp версии b10470 или новее. Модель распространяется по лицензии MIT. README не сообщает перечень поддерживаемых естественных языков и длину контекста.

Сценарии применения

локальный диалог с языковой моделью
генерация и объяснение кода
решение задач на логику и математику
перевод текстов
ответы на вопросы и рассуждения

Ограничения

Для загрузки в llama.cpp требуется версия b10470 или новее с поддержкой архитектуры BailingMoE3. README не приводит сведений о поддерживаемых языках и длине контекста.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Citation

@misc{ling3tiny,
title = {{Ling-3.0-tiny}: A Lightweight Hybrid Reasoning MoE Model},
url = {https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny},
author = {{inclusionAI}},
year = {2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов: 151f495