/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
7,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-3-mini-4k-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 июл 2026

merged-schema-forg-ai

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Специализированная объединённая модель Phi-3 для генерации и преобразования схем Zod и спецификаций OpenAPI по описаниям API и JSON.

43скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

  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

Модель merged-schema-forg-ai разработана Эдсоном Карвальо Интурией для генерации и преобразования схем API в экосистеме TypeScript. Это объединённая плотная языковая модель на архитектуре Phi-3 с 3,7 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; она принимает текстовые описания, JSON и спецификации OpenAPI, а генерирует код Zod и zod-to-openapi, а также спецификации OpenAPI в JSON и YAML. Модель предназначена для автоматизации подготовки схем запросов и ответов, компонентов, параметров и описаний REST API.

Модель обучалась на синтетических примерах преобразования JSON, Zod и OpenAPI и специализируется на этих задачах, а не на общей генерации кода. README описывает её как образовательный исследовательский проект. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание Zod-схем по JSON-структурам
  • генерация кода zod-to-openapi для TypeScript
  • преобразование Zod-схем в спецификации OpenAPI
  • преобразование OpenAPI в Zod-схемы
  • подготовка OpenAPI JSON и YAML для REST API

Ограничения

Модель узкоспециализирована на генерации и преобразовании схем API и не предназначена для роли универсального помощника по программированию. В README проект описан как образовательный исследовательский эксперимент.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Schema Forg AI

Overview

Schema Forg AI is a specialized language model designed to generate production-ready API schemas using the @asteasolutions/zod-to-openapi library.

Unlike generic code generation models, Schema Forg AI was specifically fine-tuned to understand the relationship between JSON structures, OpenAPI specifications, and Zod schemas, producing code compatible with the zod-to-openapi ecosystem.

The goal of the project is to simplify API documentation workflows by generating a single source of truth based on Zod, from which OpenAPI JSON and YAML specifications can be automatically exported.

What the model can do

The model can generate:

  • Zod schemas
  • @asteasolutions/zod-to-openapi code
  • OpenAPI JSON
  • OpenAPI YAML

Starting from inputs such as:

  • Raw JSON
  • Existing OpenAPI specifications
  • API endpoint definitions
  • Structured objects

Why this model?

The JavaScript ecosystem already provides excellent tools such as @asteasolutions/zod-to-openapi, but creating high-quality schemas manually is still repetitive and time-consuming.

Schema Forg AI was created to automate this process using a domain-specific language model trained exclusively for API schema generation.

Training

The model was fine-tuned on thousands of synthetic examples covering:

  • JSON → Zod
  • JSON → zod-to-openapi
  • Zod → OpenAPI
  • OpenAPI → Zod
  • OpenAPI JSON
  • OpenAPI YAML

The dataset emphasizes:

  • Nested objects
  • Arrays
  • Enums
  • Validation rules
  • Nullable fields
  • Optional properties
  • API endpoints
  • Request/Response schemas
  • Components
  • Parameters

Intended Use

This model is intended for developers working with:

  • TypeScript
  • Zod
  • @asteasolutions/zod-to-openapi
  • OpenAPI
  • REST APIs
  • Backend development

Limitations

This model is highly specialized.

It performs best on API schema generation and conversion tasks and should not be considered a general-purpose coding assistant.

Author

Developed by Edson Carvalho Inturia as an educational research project exploring synthetic dataset generation, LoRA fine-tuning, and specialized language models for API development.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
cca6002

0 моделей