/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
falcon_h1 · dense
Базовая модель
Falcon-H1-1.5B-Deep-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

h-15b-e1-replay

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная версия Falcon-H1-1.5B-Deep-Base, продолженно обученная на частной библиотеке и стенограммах для генерации текста и диалогов.

85скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

Эта модель — экспериментальное продолженное предобучение Falcon-H1-1.5B-Deep-Base, выполненное автором репозитория emberian. За один эпохальный проход модель обучалась на 471,9 млн токенов из частной библиотеки и стенограмм разговоров с добавлением 12,5% данных FineWeb-Edu. Это плотная причинная языковая модель семейства Falcon-H1 с 1,2 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов; она принимает и генерирует текст. Карточка описывает формат диалога с рамочным абзацем и репликами вида «имя: текст», но модель не оценивалась людьми и не проходила полноценный аудит бенчмарков.

Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста и продолжением диалогов в указанном формате. Автор приводит значения loss на трёх контрольных выборках и сравнение с собственной моделью на 0,5 млрд параметров, однако подчёркивает, что loss не отражает все нужные качества. Обучающий корпус частный и не распространяется. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить по карточке репозитория.

Сценарии применения

  • эксперименты с продолжением диалога в формате реплик по именам
  • генерация текста на основе контекста до 131 072 токенов
  • сравнение вариантов продолженного предобучения на контрольных выборках

Ограничения

Модель не проходила бенчмарк-аудит и проверку людьми; автор не рекомендует считать её пригодной для постоянного практического использования. Обучающий корпус частный, а лицензия указана как other.

Для каких профессий подходит3

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

h · 1.5B — one epoch, not yet judged

Falcon-H1-1.5B-Deep-Base continued-pretrained for one epoch (471,890,484 tokens) on a private library plus room transcripts with 12.5% FineWeb-Edu replay, in JAX on a TPU v5e-8. Private and unevaluated: it has been through no benchmark audit, no room bank, and no human read. Do not treat it as a resident. The evaluated one is emberian/h-05b-replay.

slicebaseafter one epoch
library holdout3.08682.7052
fixed-323.27932.9028
room holdout2.97102.4422

Better than the 0.5B resident on every slice (2.857 / 3.016 / 2.586), on the same 65,536-vocabulary tokenizer as its own base. Loss has never been this project's instrument: one earlier arm fixed the model's belief about when a room ends with no loss change at all, and another won on loss while losing the room.

Prompting is the room format: a frame paragraph, a blank line, then name: text turns separated by blank lines, ending with h:. Stop on "\n\n", no repetition penalty, temperature 0.7, top-p 0.9.

fp32 weights, 1,125 tensors, 1,554,872,208 parameters, 66 layers. Corpus not distributed.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FalconH1ForCausalLM
Ревизия весов
45d781e

0 моделей