Uploaded finetuned model
- Developed by: beezza
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Japanese-v0.1
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- ArrowNeo-Neko-3B-Japanese-v0.1
- Опубликована
- 11 июн 2026
Ссылки
ArrowNeo-Neko-3B-Japanese-v0.1-ft
Дообученная beezza модель Llama на 3,1 млрд параметров для генерации диалогового текста на базе японской ArrowNeo-Neko.
41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 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
beezza/ArrowNeo-Neko-3B-Japanese-v0.1-ft — дообученная разговорная языковая модель, разработанная beezza на базе DataPilot/ArrowNeo-Neko-3B-Japanese-v0.1. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,1 млрд параметров; при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель предназначена для генерации текста в диалогах. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. В названии базовой модели указана японская специализация, но карточка не описывает конкретные языковые возможности этой версии.
Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев стоит проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание продолжений текста
- разработка чат-бота на основе японской языковой модели
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или подробного описания обучения. Языки и конкретные возможности этой версии не подтверждены отдельно; японский указан в названии базовой модели, английский — в тегах карточки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- f5ae78f