/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2026

erida-Inari-260905

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

eridai/erida-Inari-260905 — языковая модель для генерации текста, опубликованная под идентификатором eridai и предназначенная для работы с русскоязычными запросами.

101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

Модель относится к классу causal language models и может использоваться в сценариях диалога, текстовой генерации и решения задач, требующих рассуждений.

Модель интегрируется с библиотекой Transformers и рассчитана прежде всего на русский язык. В её описании указано обучение или настройка на наборе данных eridai/russian_dpo_qa, ориентированном на вопросы и ответы на русском языке. Точный размер модели, архитектура, длина контекста, поддерживаемые дополнительные языки и модальности в доступных данных не указаны.

К сильным сторонам относятся специализация на русскоязычном взаимодействии и поддержка диалоговых и reasoning-сценариев. Ограничения модели, результаты оценивания, требования к аппаратному обеспечению и рекомендуемые параметры использования не приведены, поэтому её качество и пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит8

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

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
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
1e4a116

0 моделей