/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Rei-V3-KTO-12B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 фев 2026

Equatorium-v3-12B

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Слитая языковая модель Mistral на 12,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.

67скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 фев 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

Equatorium-v3-12B — языковая модель на 12,1 млрд параметров, созданная grimjim с помощью mergekit путём слияния нескольких предварительно обученных моделей семейства Mistral. В качестве базовой использована grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407; также в слияние вошли Rei-V3-KTO-12B, AbMagnolia-v1-12B и Mistral-Nemo-Instruct-2407. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста.

Модель предназначена для генерации связных ответов и продолжения текста в сценариях, типичных для языковых моделей этого семейства. Автор отмечает, что слияние выбиралось с учётом устойчивости и связности ответов при температуре 1,0 и параметре minP 0,02. Поддерживается контекст до 131 072 токенов. Указана лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация связных ответов на текстовые запросы
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

Автор отмечает, что один из компонентов предыдущего слияния вызывал нестабильность с зацикливанием; текущий вариант, по его оценке, лучше сохраняет связность при указанных настройках генерации. Поддерживаемые языки и результаты систематической оценки качества в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит10

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

grimjim/Equatorium-v3-12B

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

There seemed to be an instability with a prior merge component that resulted in looping, so I went for a Magnum-adjacent model instead this time. This one seems to hold up for stability and coherence under temp=1.0, minP=0.02, and the usual formatting for this class of model.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Task Arithmetic merge method using grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  normalize: true
models:
  - model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Base-2407
  - layer_range: [0, 10]
    model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      weight: 1.00
  - layer_range: [10, 36]
    model: grimjim/AbMagnolia-v1-12B
    parameters:
      weight: 0.75
  - layer_range: [10, 36]
    model: Delta-Vector/Rei-V3-KTO-12B
    parameters:
      weight: 0.25
  - layer_range: [36, 40]
    model: grimjim/mistralai-Mistral-Nemo-Instruct-2407
    parameters:
      weight: 1.00

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
57abe12

0 моделей