Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_moe · MoE
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
erida-Inari-260905
eridai/erida-Inari-260905 — языковая модель для генерации текста, опубликованная под идентификатором eridai и предназначенная для работы с русскоязычными запросами.
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
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
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3MoeForCausalLM
- Ревизия весов
- 1e4a116