/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Llama 3.3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Anubis-70B-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
28 янв 2025

Progenitor-V1.2-LLaMa-70B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая 70-миллиардная чат-модель семейства Llama для генерации текста и диалога с контекстом до 131 072 токенов.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 янв 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

Progenitor-V1.2-LLaMa-70B — экспериментальная чат-модель семейства Llama, созданная объединением нескольких языковых моделей с помощью mergekit и метода SCE. В качестве основы указан nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B; в слияние также вошли Anubis-70B-v1, L3.1-70B-Hanami-x1, EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1, Negative_LLAMA_70B и 70B-L3.3-Cirrus-x1. Модель содержит 69,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалога. Автор отмечает характерный стиль и более выраженную склонность к эротизированной манере по сравнению с предыдущей версией, но не утверждает, что качество однозначно выше. Лицензия — llama3.3; применяются условия лицензии Llama 3.3.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация связного текста в заданном стиле
  • создание художественных и ролевых ответов

Ограничения

Автор описывает модель как эксперимент и не приводит сравнительной оценки, подтверждающей превосходство над Progenitor 1.1. В README отмечена более выраженная склонность к эротизированному стилю.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Through my wanderings around huggingface I came across a model merging method I had not seen before and decided to test it out using the ingredients from my Progenitor merges. I am not sure if it's because of SicariusSicariiStuff/Negative_LLAMA_70B as the pivot model, but it seems a lot 'hornier'. Its style is nice, but I am not sure if it outright beats Progenitor 1.1 (techinically it is the same incredients only mixed differently.)

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SCE merge method using nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-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:
  # Pivot model
  - model: SicariusSicariiStuff/Negative_LLAMA_70B
  # Target models
  - model: Sao10K/70B-L3.3-Cirrus-x1
  - model: Sao10K/L3.1-70B-Hanami-x1
  - model: TheDrummer/Anubis-70B-v1
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-LLaMA-3.33-70B-v0.1
merge_method: sce
base_model: nbeerbower/Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B
parameters:
  select_topk: 1.0
dtype: bfloat16

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
cd2dddb

0 моделей