/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
40 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
29 июл 2026

Tensor-2-40m-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая базовая русскоязычная модель GribAI для продолжения текста и экспериментов с генерацией.

176скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 июл 2026

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

Tensor-2-40m-base — базовая предварительно обученная языковая модель серии Tensor, разработанная проектом GribAI. Это плотная архитектура семейства Qwen2 с 40 млн параметров, опубликованная в формате safetensors и распространяемая по лицензии MIT.

Модель предназначена для продолжения русскоязычного текста и демонстрирует улучшенное по сравнению с предыдущими моделями серии понимание русской грамматики и связности предложений. Она обучена на 70 МБ русскоязычных текстов; длина контекста составляет 256 токенов.

Модель не проходила настройку для диалога и не предназначена для надёжного выполнения инструкций или ответов на вопросы. Она подходит для экспериментов и генерации продолжений текста в пределах короткого контекста.

Сценарии применения

  • продолжение русскоязычного текста
  • генерация коротких фрагментов на русском языке
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • изучение генерации текста на основе архитектуры Qwen2

Ограничения

Это базовая модель без диалоговой настройки, поэтому она может плохо отвечать на вопросы и следовать инструкциям. Контекст ограничен 256 токенами.

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

Tensor-2-40m-base

Tensor-2-40m-base is a Russian-language language model from the Tensor series, developed as part of the GribAI project. This is a base (pretrain) model without instruction tuning.

Description

Compared to previous models in the series, Tensor-2-40m-base shows noticeably better text continuation and stronger understanding of the Russian language — both grammatically and in terms of semantic coherence between sentences.

Training

The model was trained on 70 MB of Russian-language text data.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "VGribAI/Tensor-2-40m-base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "Привет, как дела"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Limitations

This is a base (pretrain) model with no dialogue alignment — it's meant for text continuation, not for answering questions or following instructions. GribAI project (VGribAI).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
35c7ebb

0 моделей