/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
23,4 млрд
Размер весов
14,2 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 янв 2025

mistral-small-24b-instruct-2501-awq

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

casperhansen/mistral-small-24b-instruct-2501-awq — это 4-битная AWQ-квантизованная версия Mistral-Small-24B-Instruct-2501.

37 715скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены30 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 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

Исходную модель разработала Mistral AI, а квантизованные веса опубликованы пользователем casperhansen. Это instruction-tuned большая языковая модель для генерации текста, диалоговых агентов, вызова функций, локального инференса и последующей адаптации под специализированные задачи.

Модель содержит около 24 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM: 40 скрытых слоёв, 32 attention heads и 8 key-value heads. Максимальный контекст — 32 768 токенов. Модель работает с текстом и заявлена для английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Квантизация AWQ в формате INT4 уменьшает требования к памяти и делает локальное развёртывание практичнее, но может снижать точность по сравнению с исходными полноразмерными весами.

Сильные стороны — относительно компактный для своего класса размер, поддержка многоязычной генерации, инструкций и function calling, а также возможность локального использования. Ограничения включают текстовую модальность, зависимость качества от выбранного 4-битного квантования и отсутствие подробной отдельной model card для этого производного репозитория. Для исходной Mistral-Small-24B-Instruct-2501 указана лицензия Apache 2.0; точные условия использования производного репозитория следует проверять по его метаданным.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9fac6ef

0 моделей