/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Опубликована
7 авг 2026

advanced_finetune_16bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на английском диалоговая модель Llama на 3,2 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 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

Это диалоговая текстовая модель, разработанная arefehRajabian на основе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct. Модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM содержит 3,2 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; в метаданных заявлен контекст длиной до 131072 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации и сценариев, где нужны ответы на текстовые запросы. В карточке указано, что дообучение выполнялось с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Карточка не описывает обучающие данные, специализированные области или результаты оценки качества. Поэтому пригодность модели для конкретных задач и языков, кроме отмеченного в метаданных английского, следует проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • создание чат-бота на английском языке
  • генерация продолжений текста
  • прототипирование диалоговых приложений

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, описания обучающих данных или подтверждения работы на языках помимо английского. Дообучение не описано как ориентированное на конкретную предметную область.

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

Uploaded finetuned model

  • Developed by: arefehRajabian
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5139253

0 моделей