/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
526 976
Лицензия
Llama 3.3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
27 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

Llama-3.3-70B-Instruct-3d-1M-100K-0.2-reverse-padzero-plus-mul-sub-99-128D-2L-4H-512I

arithmetic-circuit-overloading
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная текстовая генеративная модель, дообученная на основе Llama 3.3 70B, с неописанным назначением.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 фев 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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 экспериментальная дообученная модель генерации текста на архитектуре LlamaForCausalLM, созданная на основе meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct. В README указано, что датасет дообучения неизвестен; название модели содержит параметры арифметических операций, но карточка не объясняет её назначение, поэтому нельзя уверенно определить специализированные сценарии применения.

В метаданных указаны 527 тысяч параметров, контекст 256 токенов, формат safetensors и лицензия Llama 3.3. Эти сведения существенно отличаются от характеристик базовой модели на 70 млрд параметров с контекстом до 128 тысяч токенов; описывать дочернюю модель как полноразмерную Llama 3.3 было бы неверно. README сообщает значение loss 1.1209 на оценочном наборе, но не раскрывает его состав или методику.

Сценарии применения

  • Эксперименты с генерацией текста на основе Llama
  • Исследование поведения модели после дообучения

Ограничения

Назначение, обучающий набор и практические ограничения в README не раскрыты. Указанные 527 тысяч параметров и контекст 256 токенов расходятся с характеристиками базовой модели, поэтому возможности и качество этой версии требуют отдельной проверки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.3-70B-Instruct-3d-1M-100K-0.2-reverse-padzero-plus-mul-sub-99-128D-2L-4H-512I

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1209

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.001
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 128
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 5

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log003.0528
1.79460.06405001.7727
1.56690.128010001.5226
1.42760.192015001.4214
1.38580.256020001.3836
1.36750.320025001.3669
1.35170.384030001.3597
1.29970.448035001.2726
1.21970.512040001.2210
1.20510.576045001.2058
1.19420.640050001.1917
1.18490.704055001.1818
1.17050.768060001.1707
1.1640.831965001.1636
1.15910.895970001.1606
1.15870.959975001.1592
1.1561.023980001.1571
1.15631.087985001.1552
1.15321.151990001.1533
1.1511.215995001.1505
1.14851.2799100001.1487
1.14721.3439105001.1461
1.14411.4079110001.1450
1.14441.4719115001.1428
1.14281.5359120001.1419
1.14061.5999125001.1426
1.1411.6639130001.1395
1.13881.7279135001.1448
1.13781.7919140001.1398
1.13961.8559145001.1379
1.13681.9199150001.1373
1.13511.9839155001.1361
1.13612.0479160001.1346
1.13422.1119165001.1348
1.13392.1759170001.1344
1.13462.2399175001.1333
1.13262.3039180001.1331
1.13052.3678185001.1318
1.13122.4318190001.1311
1.13062.4958195001.1311
1.12982.5598200001.1300
1.12932.6238205001.1303
1.12912.6878210001.1290
1.12822.7518215001.1289
1.12722.8158220001.1277
1.12772.8798225001.1272
1.1272.9438230001.1276
1.12683.0078235001.1260
1.1263.0718240001.1254
1.12533.1358245001.1254
1.12343.1998250001.1245
1.12373.2638255001.1241
1.12323.3278260001.1238
1.12353.3918265001.1235
1.12273.4558270001.1230
1.12213.5198275001.1225
1.12173.5838280001.1223
1.1223.6478285001.1224
1.12113.7118290001.1219
1.12123.7758295001.1216
1.12153.8398300001.1215
1.12183.9038305001.1213
1.12183.9677310001.1213
1.12134.0317315001.1211
1.12144.0957320001.1211
1.12084.1597325001.1211
1.12044.2237330001.1210
1.11994.2877335001.1210
1.12044.3517340001.1210
1.12074.4157345001.1210
1.12054.4797350001.1209
1.12094.5437355001.1209
1.12094.6077360001.1209
1.12044.6717365001.1209
1.1214.7357370001.1209
1.12044.7997375001.1209
1.12144.8637380001.1209
1.12034.9277385001.1209
1.12044.9917390001.1209

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.9.0+cu128
  • Datasets 4.5.0
  • Tokenizers 0.22.1

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
c7ce0df

0 моделей

    Создать бенчмарк