/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
49,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
drakon · dense
Базовая модель
drakon_28m-base
Библиотека
transformers
Опубликована
29 сен 2026

drakon_28m-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная русскоязычная инструкция-донастроенная модель Drakon для генерации текста и экспериментов с гибридными архитектурами.

401скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Drakon 28M Instruct — русскоязычная компактная модель для генерации текста с выполнением инструкций, разработанная Squeal-Studio. Это дообученная версия Squeal-Studio/drakon_28m-base; метаданные указывают 49,3 млн параметров, а README — около 28,5 млн, поэтому размер оценочный и источники расходятся.

Архитектура Drakon сочетает причинные depthwise-свёртки, MinGRU и полное причинное внимание с RoPE; каждый третий блок использует внимание. Модель работает с контекстом до 1024 токенов, использует BPE-токенизатор с словарём на 24 001 токен и обучена следовать инструкциям. Для диалога в карточке приведён формат «Вопрос: … Ответ: …». Основной язык — русский.

Модель подходит для экспериментов и обучения на небольших русскоязычных генеративных моделях. Из-за малого размера и прототипного состояния ответы часто ошибочны или бессвязны, а короткий контекст ограничивает связность длинных ответов; для производственного применения она не предназначена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией русскоязычного текста
  • тестирование выполнения простых текстовых инструкций
  • обучение работе с гибридными архитектурами языковых моделей

Ограничения

Модель экспериментальная и часто выдаёт ошибочные или бессвязные ответы; контекст ограничен 1024 токенами. README не рекомендует использовать её в производственной среде.

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

Squeal-Studio/drakon_28m-instruct

drakon_28m-instruct is an instruction-tuned version of drakon_28m-base, a compact ~28M parameter Russian language model. It uses a hybrid architecture combining Depthwise Causal Conv, MinGRU, and Full Causal Attention with RoPE. Every 3rd block is an attention block.

Research and Experimental Model. Given its size, expect weak answers and frequent mistakes.

Model Description

  • Architecture: Drakon, same as the base model
  • Parameters: ~28.5M
  • Base model: Squeal-Studio/drakon_28m-base
  • Tokenizer: Custom BPE, vocab_size = 24,001
  • Context length: 1024 tokens

Training Details

  • Dataset: Vikhrmodels/GrandMaster-PRO-MAX, 59,293 train / 500 eval examples
  • Sequence length: 1024 tokens
  • Epochs: 3
  • Batch size: 8 per device, gradient accumulation steps 8, effective batch size 64
  • Learning rate: 2e-4, cosine schedule to 2e-5, warmup 3%
  • Weight decay: 0.01
  • Max grad norm: 1.0
  • Steps: 2,778
  • Precision: fp16 mixed precision
  • Seed: 42

Chat Format

Вопрос:
{prompt}

Ответ:
{response}<eos>

Evaluation

StepEval LossPerplexity
5002.450511.59
1,0002.383810.85
1,5002.338710.37
2,0002.313110.11
2,5002.29949.97
2,7782.29689.94

Training Curve

Training Curve

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo = "Squeal-Studio/drakon_28m-instruct"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, trust_remote_code=True).eval().cuda()

prompt = "Вопрос:\nОбъясни, что такое фотосинтез.\n\nОтвет:\n"
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda")
inputs.pop("token_type_ids", None)

out = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=200,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    repetition_penalty=1.1,
    eos_token_id=tok.eos_token_id,
)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Generation Examples

Prompt: Напиши поздравление с днём рождения.

Конечно, вот пример поздравления с днем рождения на русском языке:

---

Уважаемый(ая) [Имя получателя],

С теплым и искренним пожеланием,
Ваш день рождения – это шанс встретить вас в мире чудес!

Prompt: Придумай название для кофейни.

Конечно, вот несколько вариантов названий для кофейни:

1. **"Кофея"** - это название, которое может быть использовано в качестве основы для создания уникального образа или истории.
2. **"Серебряный чай"** - название подчеркивает красоту и свежесть дня, когда небо усыпается яркими цветами.
3. **"Погруженный чай"** - название, которое часто ассоциируется с волшебством природы и красотой природы.
4. **"Звездные чаи"** - название, которое также используется в кулинарии и литературе.
5. **"Шоколадный сад"** - название, отражающее дух и атмосферу праздника.
6. **"Бобовые"** - название, которое создает образ жизни и гармонии, а также символизирует начало нового года.
7. **"Секрет времени"** - названия, которые могут вдохновить на создание чего-то особенного и значимого.

Prompt: Как улучшить настроение?

**Чтобы улучшить настроение:**

1. **Создайте ощущение спокойствия.** Это может быть улучшение настроения, когда вы чувствуете себя более комфортно и расслабляться в течение дня.
2. **Используйте технику "солнцезащитного крема".** Если у вас есть достаточно времени на отдых или другие занятия спортом, это поможет вам чувствовать себя лучше.
3. **Подавайте себе несколько секунд отдыха.** Это помогает снизить уровень стресса после тренировки.
4. **Установите регулярные физические упражнения.** Например, упражнения с растяжкой могут помочь уменьшить стресс.
5. **Правильное питание.** Избегайте переедания из-за необходимости перекуса.
6. **Ограничьте употребление алкоголя.** Некоторые люди употребляют алкоголь вместо напитков, так как они часто употребляются без употребления алкоголя.
7. **Избавляйте от вредных привычек.** В некоторых случаях можно использовать одноразовые продукты или напитки для снижения уровня сахара.
8. **Будьте внимательны к своему телу.** Отдых способствует лучшему самочувствию и улучшению настроения.
9. **Включите в свой ежедневный распорядок дня режим сна.** Употребление кофеина может способствовать повышению общего состояния здоровья.
10. **Обратитесь за профессиональной поддержкой.** Если у вас не получается справляться со стрессом, это помогает найти подходящего специалиста.

**Важно помнить:**

- Стремитесь к тому, чтобы ваше тело было здоровым и не отвлекало внимание от повседневной жизни.
- Не бойтесь перегружать себя физическими нагрузками и поддерживать хорошее качество сна.
- Будьте готовы к новым вызовам и адаптируйте свои планы по здоровью.

Prompt: Расскажи короткую сказку про лису.

**Сказка о Лисе и её приключениях:**

Лиса — это волшебный персонаж, который отправляется в путешествие по лесу. Однажды она попадает на лес и обнаруживает странную птицу, которая может помочь ей добраться до леса или даже найти свою собственную добычу. В этой истории Лисица встречает загадочного героя, который случайно оказывается под угрозой исчезновения благодаря своему уникальному приключению.

Однажды Лисица находит таинственную птицу, которая становится его спутником. Она решает отправиться на поиски, но не понимает, что он делает. И вот однажды Лисица узнает, что пришло время для поиска и помощи. Он решает исследовать окрестности, чтобы узнать больше о мире вокруг себя.

Или вместе они решают помочь ему с помощью своего питомца. Но Лисица начинает искать следы своей добычи, чтобы отыскать новые места и возможности для выживания. После этого Лисица снова находит свой путь к новым вершинам мира.

Наконец, Лисица возвращается домой. Её жизнь заканчивается тем, как она собирает огромные сокровища, которые могут быть использованы для спасения.

Scope & Limitations

  • The architecture is still raw and prototype-level
  • Designed for experiments and educational purposes
  • Context length of 1024 tokens limits long-range coherence
  • Answers are often wrong or nonsensical
  • Not intended for production use

License

Apache 2.0

Acknowledgements

Trained on GrandMaster-PRO-MAX by Vikhrmodels, Apache 2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
DrakonForCausalLM
Ревизия весов
20c741b

0 моделей