Uploaded finetuned model
- Developed by: droplychee-core
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 838 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking
- Опубликована
- 19 июл 2026
Ссылки
droplychee-small-1b-v1
Компактная дообученная языковая модель Llama для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июл 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
Droplychee Small 1B v1 — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная droplychee-core как дообучение GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking. Модель использует плотную архитектуру Llama и содержит 837,6 млн параметров; заявленная длина контекста — 131 072 токена.
Модель подходит для диалогов, следования инструкциям и сценариев с вызовом инструментов. В качестве основы использована модель MiniCPM5, предназначенная для диалогов, вызова инструментов и программирования. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; при дообучении использовались Unsloth и библиотека TRL.
Сценарии применения
- ведение текстовых диалогов
- генерация ответов на инструкции
- вызов инструментов в диалоговом приложении
- генерация и продолжение текста
- помощь с программированием
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений. Практические возможности и надёжность вызова инструментов следует проверять в целевом приложении.
Для каких профессий подходит14
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
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
- 564668d