Uploaded finetuned model
- Developed by: azizshaw
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 июн 2026
Ссылки
vp_merged
Дообученная 3,2-миллиардная модель семейства Llama для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
azizshaw/vp_merged — дообученная языковая модель разработчика azizshaw на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 3,2 млрд параметров; карточка указывает контекст длиной до 131 072 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов; README сообщает, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Указан английский язык.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специализацию дообучения и не приводит результатов оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение англоязычных текстов
- прототипирование чат-бота с вызовом инструментов
Ограничения
Карточка не раскрывает предметную специализацию и не содержит оценок качества. Возможности вызова инструментов обозначены в метаданных, но детали поддерживаемого формата не описаны.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 769507e