/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
6,6 млрд
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

augmented-4dab026c0f536a32

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Генеративная языковая модель семейства Llama на 6,6 млрд параметров для создания текста и работы с длинным контекстом до 65 536 токенов.

714скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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

Augmented-4dab026c0f536a32 — генеративная языковая модель с 6,6 млрд параметров, опубликованная на Hugging Face в формате, совместимом с библиотекой Transformers. В метаданных она отнесена к семейству Llama и предназначена для задачи text-generation.

Модель поддерживает контекст длиной до 65 536 токенов, поэтому может применяться для генерации продолжений текста, диалоговых ответов, черновиков и других задач, требующих работы с большими фрагментами контекста. README не содержит сведений о разработчике, обучающих данных, результатах оценки, точном варианте архитектуры, языках поддержки или лицензии.

Из-за неполноты карточки нельзя надежно оценить качество модели, ее специализацию и пригодность для конкретных прикладных сценариев. Перед использованием необходимы собственное тестирование, проверка поддерживаемых языков и уточнение условий лицензирования.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков документов
  • диалоговые ответы
  • суммаризация длинных текстов
  • генерация текста по заданному контексту

Ограничения

README не содержит результатов оценки, сведений о качестве, обучающих данных, языках поддержки и лицензии. Перед применением необходимы самостоятельное тестирование и проверка условий использования.

Для каких профессий подходит9

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ac9ca3f

0 моделей