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
Sao10K/Llama-3.3-70B-Vulpecula-r1 — совместная модель GradientPutri и Sao10K на архитектуре Llama, дообученная на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct. Это диалоговая модель генерации текста с 69,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; для работы используются Transformers и формат Safetensors.
Модель предназначена для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма с более управляемым стилем и следованием инструкциям. Обучение включало SFT и небольшую долю RL на чатах, ролевых и инструктивных данных, а также отфильтрованных трассах рассуждений DeepSeek-R1. Режим рассуждений можно включить префиксом <think>; модель работает и без него. В первую очередь поддерживается английский язык.
Модель распространяется по лицензии Llama 3.3 Community License Agreement и подчиняется Acceptable Use Policy Meta. Авторы просят коммерческих пользователей связаться с ними перед развёртыванием и обеспечить атрибуцию. Авторы также предупреждают о возможных небольших недостатках; отдельные оценки качества в карточке не приведены.
Сценарии применения
ведение ролевых диалогов с заданным стилем
создание художественных текстов по инструкциям
ответы в диалоговом формате на английском языке
управление тоном и стилем ответов ассистента
генерация ответов с включаемым режимом рассуждений
Ограничения
В карточке отмечены возможные небольшие недостатки, но конкретные сбои и оценки качества не перечислены. Для коммерческого развёртывания авторы просят предварительно связаться с ними; применяются лицензия и правила допустимого использования Meta Llama 3.3.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>
{system_prompt}<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
{input}<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
{output}<|eot_id|>
---
Note that newlines are represented within example above