Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 17,8 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral3 · dense
Базовая модель: ministral-8b-dfk-cpt-last
Опубликована: 20 июн 2026

Ссылки

Ministral-DFK-CPT-TRIAL

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная Ministral-модель классифицирует индонезийский контент по категориям дезинформации, клеветы, языка ненависти и нейтрального содержания.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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.

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

ggapar/Ministral-DFK-CPT-TRIAL — дообученная модель на архитектуре Mistral3 для четырёхклассовой классификации контента на индонезийском языке. Она предназначена для выявления дезинформации, клеветы и языка ненависти, а также нейтрального фактического содержания и обычного общения. Обучение выполнено методом QLoRA 4-bit с LoRA-адаптером ранга 16 и alpha 32 на датасете Brodip/DatasetSFT_DFK_TRL; использован нативный шаблон чата Ministral и длина последовательности до 2048 токенов.

Модель принимает текст и определяет категорию DFK, помогая анализировать индонезийские публикации и высказывания. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0. Качество классификации и ограничения применения в README не описаны.

Сценарии применения

классификация индонезийских публикаций на предмет дезинформации
выявление клеветнических утверждений в индонезийском тексте
обнаружение языка ненависти в индонезийских сообщениях
отделение нейтрального фактического содержания от вредоносного контента

Ограничения

В README не приведены метрики качества и результаты оценки, поэтому надёжность классификации не установлена. Модель ориентирована на индонезийский язык и указанные категории DFK.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DFK ministral-8b-dfk-cpt-last — Fine-tuned Model (4-kelas)

Model fine-tuned dari aitf-komdigi/ministral-8b-dfk-cpt-last untuk klasifikasi DFK berbahasa Indonesia.

Label

Label	Keterangan
Netral	Konten faktual / interaksi wajar
Disinformasi	Informasi keliru yang memicu keresahan
Fitnah	Tuduhan bohong untuk menyerang reputasi
Ujaran Kebencian	Konten menyerang SARA / kelompok tertentu

Training Info

Base model : aitf-komdigi/ministral-8b-dfk-cpt-last
Method : QLoRA 4-bit + LoRA (r=16, alpha=32)
Dataset : Brodip/DatasetSFT_DFK_TRL — format TRL (messages)
Chat template: Native Ministral (apply_chat_template)
Masking : Template-agnostic assistant-only loss masking
Max seq len: 2048

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Mistral3ForConditionalGeneration
Ревизия весов: d688732