/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-SuperNova-Lite
Библиотека
transformers
Опубликована
20 янв 2025

Llama3.1-SuperDeepFuse

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая модель Llama для диалогов, следования инструкциям, рассуждений, решения математических задач и программирования.

38скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3699

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7762

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2743

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3775

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5049

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1828

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama3.1-SuperDeepFuse — языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием трёх моделей: Llama-3.1-SuperNova-Lite, DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B и FuseChat-Llama-3.1-8B-Instruct. Автор README указывает базовую модель meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct и метод слияния model_stock. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов; опубликована в формате safetensors для Transformers.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста с упором на следование инструкциям, многошаговые рассуждения, математику и программирование. README заявляет многоязычную поддержку, однако в метаданных указан только английский язык. По карточке модель подходит для запуска на потребительских GPU, но её возможности уступают более крупным моделям.

Модель всё ещё проходит оценку; результаты приведены лишь для части бенчмарков. Она может выдавать вводящие в заблуждение ответы, поэтому результаты следует проверять. Лицензия — условия использования Llama 3.1.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалог по инструкциям
  • решение математических задач с пошаговыми рассуждениями
  • объяснение и генерация программного кода
  • многошаговое рассуждение по текстовым запросам
  • генерация текста на английском языке

Ограничения

Модель всё ещё оценивается, уступает более крупным вариантам и может выдавать вводящие в заблуждение ответы; результаты следует проверять.

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

Llama3.1-SuperDeepFuse

An 8B parameter language model that merges three high-performance distilled models to boost reasoning, instruction-following, and performance in mathematics and coding.

Model Highlights

Key Capabilities

  • Enhanced multi-task reasoning
  • Improved mathematical and coding performance
  • Multilingual support

Performance Notes

  • Maintains Llama 3.1 safety standards
  • Suitable for consumer GPU deployment
  • Balanced performance across diverse tasks

Considerations

  • Still being benchmarked
  • Capabilities limited compared to larger model variants
  • Can give misleading output like all other language models
  • Outputs should be independently verified

Licensing

Follows standard Llama 3.1 usage terms.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here! Summarized results can be found here!

MetricValue (%)
Average27.30
IFEval (0-Shot)77.62
BBH (3-Shot)29.22
MATH Lvl 5 (4-Shot)17.75
GPQA (0-shot)3.24
MuSR (0-shot)5.13
MMLU-PRO (5-shot)30.83

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
bbb3215

0 моделей