Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 69,5 млрд
Лицензия: Llama 3.3
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: MO-MODEL3-V0.2-LLaMa-70B
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 мая 2025

Ссылки

Aurora-Borealis-LLaMa-70B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Экспериментальная объединённая LLaMa-модель на 69,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

31скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены17 мая 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.

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

Aurora-Borealis-LLaMa-70B — экспериментальная объединённая языковая модель от автора Tarek07, созданная с помощью mergekit из нескольких моделей семейства LLaMa. В README описан метод слияния DARE TIES с градиентной настройкой влияния компонентов; базой указана TareksLab/MO-MODEL6-V0.1-LLaMa-70B. Архитектура — плотная авторегрессионная LLaMaForCausalLM, размер — 69,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Автор описывает её как эксперимент со слиянием специализированных моделей; README рекомендует температуру 1,0, Min P 0,02 и запускать квантованные варианты не ниже Q5. Доступны веса safetensors. Лицензия — llama3.3.

Сценарии применения

генерация продолжений текста
диалоговое взаимодействие с языковой моделью
составление развёрнутых ответов по длинному контексту

Ограничения

Это экспериментальное слияние, поэтому качество и поведение могут быть непоследовательными; README рекомендует для квантованных вариантов уровень не ниже Q5. Языки обучения и качества по отдельным задачам в доступных данных не описаны.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

Formerly known as MO-MODEL-Fused-V0.6-LLaMa-70B, This model is part of my ongoing experiments with merging specialized curated models. For this one, I started experimenting with gradients, to give myself more finetuned control of how the models influence the final merge.

Recommended sampler settings:

Temp 1.0
Min P 0.02

Because of the nature of this sort of 'Hyper Multi Model Merge', my recommendation is not to run this on anything lower than a Q5 quant.

If you enjoy my work, please consider supporting me, It helps me make more models like this! Support on KO-FI <3

MERGE2

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using TareksLab/MO-MODEL6-V0.1-LLaMa-70B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: TareksLab/MO-MODEL6-V0.1-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: [0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.5]
      density: 0.5
  - model: TareksLab/MO-MODEL4-V0.1-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: [0.1, 0.1, 0.2, 0.4, 0.2]
      density: 0.5
  - model: TareksLab/MO-MODEL5-V0.3-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: [0.1, 0.2, 0.4, 0.2, 0.1]
      density: 0.5
  - model: TareksLab/MO-MODEL3-V0.2-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: [0.2, 0.4, 0.2, 0.1, 0.1]
      density: 0.5
  - model: TareksLab/MO-MODEL2-V0.2-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: [0.5, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1]
      density: 0.5
  - model: TareksLab/MO-MODEL1-V1-LLaMa-70B
    parameters:
      weight: 0.10
      density: 0.5
merge_method: dare_ties
base_model: TareksLab/MO-MODEL6-V0.1-LLaMa-70B
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16
chat_template: llama3
tokenizer:
 source: base

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: c553cd9