Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 23,4 млрд
- Размер весов
- 14,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 25 июн 2025
Ссылки
Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf-AWQ
gghfez/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf-AWQ — инструкционная языковая модель для генерации текста, разработанная на базе gghfez/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-hf.
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 предназначена для диалоговых сценариев и других задач text generation, а также совместима с экосистемой Transformers и инфраструктурой text-generation-inference.
В названии и метаданных указано использование AWQ, то есть модели с квантованным представлением весов, что может снизить требования к памяти при развертывании. Архитектура, поддерживаемые языки, размер контекста и конкретные показатели качества в предоставленных данных не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 9f337c5