/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
196 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
1 июл 2025

BlockFFN-3B-SFT-EAGLE

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель BlockFFN семейства Llama для тестирования ускорения генерации текста на периферийных устройствах.

239скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июл 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

BlockFFN-3B-SFT-EAGLE — модель семейства Llama, опубликованная для ускорительных тестов в работе BlockFFN: Towards End-Side Acceleration-Friendly Mixture-of-Experts with Chunk-Level Activation Sparsity. README называет её 3B BlockFFN, однако метаданные указывают 196,3 млн параметров; это расхождение не позволяет уверенно описать фактический размер весов. Репозиторий содержит веса PyTorch, рассчитанные на адаптацию к реализации inference из кода авторов.

Модель предназначена для тестирования ускорения вывода и не описана как универсальный готовый к применению генератор. Метаданные указывают задачу генерации текста, архитектуру LlamaForCausalLM и контекст 4096 токенов; языковые теги карточки — английский и китайский. Указана лицензия Apache-2.0. README не приводит результатов качества, подробностей обучения или рекомендаций по развертыванию.

Сценарии применения

  • тестирование ускорения вывода языковой модели
  • эксперименты с разреженностью активаций по блокам
  • проверка реализации inference для BlockFFN

Ограничения

Модель опубликована для ускорительных тестов; README не сообщает метрики качества и условия, при которых её можно считать готовой к прикладному использованию. В README размер обозначен как 3B, тогда как метаданные указывают 196,3 млн параметров.

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

BlockFFN-3B-SFT-EAGLE

This is the 3B BlockFFN model used in the paper BlockFFN: Towards End-Side Acceleration-Friendly Mixture-of-Experts with Chunk-Level Activation Sparsity for acceleration tests. It is directly adaptable to the inference implementation of our codes.

Links: [Paper] [Codes]

Citation

If you find our work useful for your research, please kindly cite our paper as follows:

@article{song2025blockffn,
      title={{BlockFFN}: Towards End-Side Acceleration-Friendly Mixture-of-Experts with Chunk-Level Activation Sparsity}, 
      author={Chenyang Song and Weilin Zhao and Xu Han and Chaojun Xiao and Yingfa Chen and Yuxuan Li and Zhiyuan Liu and Maosong Sun},
      journal={arXiv preprint arXiv:2507.08771},
      year={2025},
      url={https://arxiv.org/pdf/2507.08771}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7003030

0 моделей