/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
14 сен 2026

dgpl-linux-assistant-0.8b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная дообученная модель Qwen для генерации команд Linux, диагностики DevSecOps и анализа снимков экрана терминала.

4 458скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 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.

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

DGPL Linux Assistant 0.8B — компактный диалоговый помощник для Linux и DevSecOps, разработанный командой DevSecOps and AI Systems компании Durbhasi Gurukulam Private Limited. Это дообученная модель Qwen3.5-0.8B с плотной архитектурой Qwen3_5ForConditionalGeneration; репозиторий содержит версии GGUF в нескольких вариантах квантизации и веса safetensors.

Модель предназначена для генерации команд bash, диагностики Linux без интерактивного взаимодействия и первичного разбора системных журналов. Она также поддерживает анализ снимков экрана терминала и OCR диагностику логов. В карточке заявлена работа на CPU и обычном оборудовании, включая быстрый режим выдачи команд; отдельно описан сценарий использования через Ollama.

Лицензия — GPL-3.0. Это небольшая модель, поэтому сложные многоэтапные диагностики и команды, затрагивающие систему, требуют проверки человеком. README не приводит тестовых результатов, подтверждающих скорость или точность заявленных возможностей.

Сценарии применения

  • генерация bash-команд для Linux
  • поиск причин сбоев в журналах systemd
  • первичный разбор системных логов
  • диагностика проблем по снимку экрана терминала
  • подготовка команд для администрирования Linux

Ограничения

Компактный размер модели может ограничивать точность сложной диагностики; перед выполнением сгенерированных команд следует проверить их безопасность и соответствие задаче. Заявления о субсекундной скорости и мультимодальном анализе в карточке не подкреплены результатами тестирования.

Для каких профессий подходит5

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

🐧 DGPL Linux Assistant 0.8B — Multimodal DevSecOps & Terminal Copilot


⚡ Key Highlights & Capabilities

  • Ultra-Lightweight Edge Backbone: Highly optimized on top of Qwen 3.5 0.8B for sub-second terminal assistance on CPU and standard hardware.
  • Multimodal Terminal Log Inspection: Built-in vision projector support (mmproj) for terminal screenshot triage and OCR log diagnostics.
  • Sub-Second Real-Time Latency: Fast Non-Thinking Mode delivers ready-to-run shell commands in <0.3s on GPU / 1.5s–3.0s on CPU (~95% token generation reduction).
  • Zero-Stall Non-Interactive Invariant: Strictly emits non-blocking batch commands (top -b -n 1, ping -c 4, journalctl --no-pager, systemctl --no-pager) to prevent terminal hangs.
  • Pure CPU & Low RAM Footprint: Runs comfortably in standard CPU containers with <1.0 GB RAM, requiring zero GPU.

📊 Real-World Benchmark Scorecard

Evaluated across 12 comprehensive DevSecOps and systems diagnostic test cases (Process Check, Corporate Identity, POSIX Capabilities, High-CPU Process Kill Pipelines, Real-Time Raw Socket Audits, Inode Triage, Degraded Systemd Units, linux-system-mcp, ssh-mcp, Python Socket Probes, SUID Discovery, and nftables Firewall rules):

Benchmark ModeToken Predict BudgetTests EvaluatedTests PassedPass RateAvg Latency (CPU)Primary Target Use Case
Standard Mode (With System Prompt)7681212100.0%92.48sDeep Root-Cause Analysis (RCA), system log audits
Zero-Shot Mode (Bare User Query)7681212100.0%80.12sUnprompted queries, general terminal assistance
Direct Fast Non-Thinking Mode128121191.7%16.29s (5.7x Faster)Interactive CLI Copilot, Terminal Keybindings (Ctrl+K)

Note: On GPU inference (RTX / T4 / Cloud GPUs), Direct Fast Mode executes in <0.35 seconds per query.


🚀 Quick Start with Ollama

1. Run Directly from Ollama

# Pull and run the latest 4-bit multimodal model
ollama run dgpl/dgpl-linux-assistant:latest

# Or run specific quantization tags
ollama run dgpl/dgpl-linux-assistant:0.8b-q4_k_m
ollama run dgpl/dgpl-linux-assistant:q8_0
ollama run dgpl/dgpl-linux-assistant:f16

2. Fast Non-Thinking CLI Mode (Sub-2s Instant Execution)

Create a Modelfile.fast with early stop tokens to bypass internal reasoning for instant shell completions:

FROM dgpl/dgpl-linux-assistant:latest

PARAMETER stop "<|im_end|>"
PARAMETER stop "<|im_start|>"
PARAMETER stop "<|endoftext|>"
PARAMETER stop "```\n\n"
PARAMETER temperature 0.1
PARAMETER top_p 0.85
PARAMETER num_predict 128

SYSTEM """You are DGPL Linux Assistant 0.8B, an ultra-fast Linux Terminal Copilot developed by Durbhasi Gurukulam Private Limited (DGPL).
Output the exact non-interactive Linux bash command in markdown code blocks immediately without any thinking tags or explanations."""
ollama create dgpl-fast -f Modelfile.fast
ollama run dgpl-fast "find and kill processes consuming over 90% CPU for more than 5 minutes"

3. Multimodal Terminal Log Inspection (Vision OCR)

Pass terminal screenshots or OCR log images directly to Ollama:

ollama run dgpl/dgpl-linux-assistant:latest "What failed in this systemd service log?" ./screenshot_error.png

📦 Quantization Matrix & Model Assets

File / TagFormat / QuantSizeRecommended Hardware
linux_copilot_q4_k_m.ggufQ4_K_M (Default)529 MBRaspberry Pi, Laptops, CPUs, Embedded Nodes
linux_copilot_q5_k_m.ggufQ5_K_M578 MBLightweight Dev Servers, Edge Devices
linux_copilot_q6_k.ggufQ6_K630 MBStandard Workstations, Cloud VMs
linux_copilot_q8_0.ggufQ8_0812 MBHigh-Precision Host Auditing
linux_copilot_f16.ggufFP16 Master1.51 GBMaster SafeTensors Reference / Conversion
mmproj_linux_copilot_f16.ggufFP16 Vision Projector205 MBMultimodal Text + Vision Inference

🏢 Corporate Entity & Attribution

  • Company Legal Name: Durbhasi Gurukulam Private Limited (DGPL)
  • Registered Office: 2., P. NO. 18, Radha Vihar, Manchwa, Jaipur, Rajasthan 303706
  • Official Support Email: support@durbhasigurukulam.com
  • Official Contact Phone: +91 7852034945
  • License: GNU General Public License v3.0 (GPL-3.0)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
c604a57

0 моделей