/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Опубликована
31 мая 2025

DictaLM-3.0-1.7B-Base

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Предобученная языковая модель Dicta на 1,7 млрд параметров для генерации текста на иврите и английском и дальнейшего дообучения.

356скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 дек 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

DictaLM-3.0-1.7B-Base — базовая языковая модель с открытыми весами, разработанная Dicta и обученная на корпусах текстов на иврите и английском языке. Это предобученная плотная модель на 1,7 млрд параметров из семейства Qwen3, изначально основанная на Qwen3-1.7B-Base. Она предназначена для дальнейшего дообучения и генерации текста, а не для диалогового использования без дополнительной настройки.

Модель принимает текст и генерирует текст; её нативный контекст составляет 32 768 токенов. Опубликованные веса доступны в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README отмечает высокие результаты моделей семейства в своём классе для иврита, но не приводит подробные оценки именно этой базовой версии. Это базовая модель без встроенных механизмов модерации; для чата доступны отдельные варианты DictaLM 3.0.

Сценарии применения

  • дообучение языковой модели для задач на иврите
  • генерация продолжений текстов на иврите и английском
  • создание специализированной модели на базе предобученного чекпойнта
  • адаптация базовой модели под прикладные текстовые задачи

Ограничения

Это базовая, а не диалоговая модель, поэтому для чата её нужно дообучить или использовать подходящую instruct-версию. В модели нет встроенных механизмов модерации.

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

Dicta-LM 3.0: Advancing The Frontier of Hebrew Sovereign LLMs

Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models.

This is the 1.7-billion-parameter base model, with full precision (BF16), originally initialized from Qwen3-1.7B-Base.

For full details of this model please read our release blog post or the technical report.

Note: This is not a chat model; rather this is a base model that can be further fine-tuned. Chat model variants are available at the link below.

You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of DictaLM 3.0 here.

Usage

Transformers

from transformers import pipeline
import torch

# This loads the model onto the GPU in bfloat16 precision
model = pipeline('text-generation', 'dicta-il/DictaLM-3.0-1.7B-Base', torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')

# Sample few shot examples
prompt = """
עבר: הלכתי
עתיד: אלך

עבר: שמרתי
עתיד: אשמור

עבר: שמעתי
עתיד: אשמע

עבר: הבנתי
עתיד:
"""

print(model(prompt.strip(), do_sample=False, max_new_tokens=8, stop_sequence='\n'))
[{'generated_text': 'עבר: הלכתי\nעתיד: אלך\n\nעבר: שמרתי\nעתיד: אשמור\n\nעבר: שמעתי\nעתיד: אשמע\n\nעבר: הבנתי\nעתיד: אבין\n\nעבר: חשבתי'}]

vLLM

vllm serve dicta-il/DictaLM-3.0-1.7B-Base 

Notice

DictaLM-3.0-1.7B-Base is a pretrained base model and therefore does not have any moderation mechanisms.

Citation

If you use this model, please cite:

@article{Shmidman2025DictaLM3,
  title={{Dicta-LM 3.0: Advancing The Frontier of Hebrew Sovereign LLMs}},
  author={Shaltiel Shmidman and Avi Shmidman and Amir DN Cohen and Moshe Koppel},
  year={2025},
  publisher={{DICTA / Jerusalem, Israel}},
  note={https://www.dicta.org.il/publications/DictaLM_3_0___Techincal_Report.pdf}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
b0bdc0d

0 моделей