Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 6,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: gpt_oss · MoE
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 сен 2025

Ссылки

tiny-random-gpt-oss-mxfp4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

echarlaix/tiny-random-gpt-oss-mxfp4 — небольшая случайно инициализированная модель для генерации текста, опубликованная пользователем или организацией echarlaix.

5 373скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

В карточке указано, что модель предназначена для сценариев text generation и совместима с библиотекой Transformers.

Технические характеристики, включая точную архитектуру, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста, в представленном README не указаны. Из-за случайной инициализации модель, вероятно, предназначена прежде всего для тестирования и разработки, а не для получения качественных содержательных ответов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

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

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GptOssForCausalLM
Ревизия весов: 5db205e