/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
2,1 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-8x7b-chat
Опубликована
24 фев 2025

Charm_15

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Charm 15 — дообученная текстовая модель Mistral для генерации ответов, рассуждений, решения задач и написания кода.

299скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 мар 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

Charm 15 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral с 2,1 млрд параметров, опубликованная ZeppelinCorp. По карточке она предназначена для диалоговой генерации, рассуждений, решения математических задач и написания кода. Модель дообучена на mattshumer/mistral-8x7b-chat; метаданные указывают формат SafeTensors и контекст до 4096 токенов.

В README заявлены мультимодальные возможности для текста и изображений, однако архитектура и назначение репозитория описывают только текстовую генерацию, поэтому обработка изображений не подтверждена. Метаданные содержат широкий набор языковых тегов, а карточка перечисляет многоязыковую поддержку; основные языки не выделены. Лицензия — MIT. README также заявляет оптимизацию для ONNX и TensorFlow Lite, но эти форматы не подтверждены метаданными репозитория.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые вопросы
  • объяснение математических теорем и решение задач
  • написание и дополнение кода
  • многоязычные текстовые диалоги

Ограничения

Заявленная в README обработка изображений не подтверждается архитектурой и метаданными; заявленные форматы ONNX и TensorFlow Lite также не подтверждены. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит15

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

Charm 15 - Ultra-Smart AI Model

Charm 15 is an advanced AI model designed for deep reasoning, reinforcement learning, and multimodal AI capabilities. It integrates cutting-edge deep learning techniques to provide safe, intelligent, and scalable solutions.

Features

  • Deep Learning & Reinforcement Learning (RLHF)
  • Logic & Deductive Reasoning
  • Mathematical Problem Solving
  • Multimodal AI (Text & Vision)
  • Bias & Safety Mitigation
  • Optimized for Deployment (ONNX, TensorFlow Lite)

Installation

  1. Clone the repository:
    git clone https://huggingface.co/charm15/charm15.git
    cd charm15
    
  2. Install dependencies:
    pip install torch transformers onnxruntime tensorflow
    
  3. Load the model:
    from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
    model = AutoModel.from_pretrained("charm15/charm15_base_model")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("charm15/charm15_base_model")
    

Usage

input_text = "Explain the Pythagorean theorem."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Deployment

  • ONNX Runtime: Optimized for fast inference
  • TensorFlow Lite: For edge and mobile deployment
  • API Integration: Connect with Chatflare or third-party applications

Ethics & Safety

Charm 15 includes bias mitigation and safety filters to ensure responsible AI usage. Read the ethics guidelines for more details.

License

Licensed under Apache 2.0.

Contributors

  • Chatflare AI Team
  • Hugging Face Community

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
befca45

0 моделей