/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
3,3 млрд
Размер весов
6,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
sage · dense
Базовая модель
sage-celer
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

sage-ml

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная разговорная модель Sage на 3,3 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

d4g0at5h0rty/sage-ml — дообученная разговорная языковая модель семейства Sage с плотной архитектурой Cohere2ForCausalLM. Модель содержит 3,3 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; контекст — до 8192 токенов.

Модель подходит для ведения диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В метаданных указаны английский и многоязычная поддержка, библиотека Transformers и формат весов safetensors. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога
  • генерация ответов на запросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В метаданных не приведены результаты оценки качества или специализированные области применения; поддержка русского языка отдельно не подтверждена.

Для каких профессий подходит10

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
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "d4g0at5h0rty/sage-ml"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

messages = [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
)

gen_tokens = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=4096,
    do_sample=True,
    temperature=0.1,
    top_p=0.95
)

print(tokenizer.decode(gen_tokens[0]))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура sage неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
Cohere2ForCausalLM
Ревизия весов
2079ece

0 моделей