/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 окт 2023

ANIMA-Cognitive-Mistral-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

ANIMA — дообученная модель Mistral для биомиметического проектирования и помощи с научными задачами.

75скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 2025

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

ANIMA (Advanced Nature Inspired Multidisciplinary Assistant) — дообученная языковая модель Severian для биомимикрии и научных задач. Она основана на CollectiveCognition-v1-Mistral-7B и использует архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Модель обучена на наборе Severian/Biomimicry, включающем более 4 000 научных запросов и ответов.

ANIMA помогает применять процесс биомиметического проектирования: формулировать задачу, находить природные аналоги, выделять принципы их работы и переносить их в инженерные или дизайнерские решения. Она рассчитана на диалог с уточнениями и обратной связью, а также охватывает биологию, экологию, инженерное дело и промышленный дизайн.

Модель принимает и генерирует текст. README не приводит метрик качества и подробностей обучения, поэтому результаты требуют проверки, особенно для научных и инженерных решений. В метаданных указана лицензия Apache-2.0, тогда как README указывает MIT; условия лицензирования следует уточнить перед использованием.

Сценарии применения

  • поиск природных аналогов для инженерной задачи
  • разработка биомиметических концепций изделий
  • анализ биологических механизмов для дизайна
  • пошаговое прохождение процесса биомиметического проектирования
  • генерация научных идей в биологии и экологии

Ограничения

В README отсутствуют опубликованные метрики и подробности обучения, поэтому качество ответов независимо не подтверждено. Источники указывают разные лицензии: Apache-2.0 в метаданных и MIT в README.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Base Model: CollectiveCognition-v1-Mistral-7B

Tags:

  • ANIMA (Advanced Nature Inspired Multidisciplinary Assistant)
  • Biomimicry
  • Fine-tuned
  • Scientific prompts

Datasets:

  • Severian/Biomimicry

Model Index:

  • Name: ANIMA-Cognitive-Mistral-v1

License: Apache 2.0

Language: English


ANIMA - Advanced Nature Inspired Multidisciplinary Assistant

Model Description:

ANIMA is designed as a leading expert in various scientific disciplines including biomimicry, biology, and environmental science. It is fine-tuned on a dataset of over 4,000 high-quality scientific and accurate prompts to help users through the Biomimicry Design Process. The model is intended to propose biomimetic solutions to challenges while frequently asking for user feedback or clarification.

Special Features:

  • High-Quality Dataset: Trained on more than 4,000 scientific and accurate prompts related to biomimicry.
  • Multi-disciplinary Expertise: Covers biomimicry, biology, engineering, industrial design, and more.
  • User-Centric Design: Emphasizes frequent user feedback and clarification.

Usage:

ANIMA follows a structured Biomimicry Design Process, guiding users through steps such as Define, Biologize, Discover, Abstract, and Emulate. For usage instructions and examples, please visit Biomimicry Design Process.

Performance Metrics:

  • To be updated

Dataset:

The model is trained on a high-quality dataset from various scientific disciplines. For more details and to contribute, visit Severian/Biomimicry.

Benchmarks:

  • To be updated

Training:

  • To be updated

Licensing:

MIT


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a9673b6

0 моделей