/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
gguf
Опубликована
10 июн 2026

GmshNet-8B-v0.1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

GmshNet-8B-v0.1-GGUF — языковая модель объёмом 8 млрд параметров, опубликованная организацией hexera-org.

1 710скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Это decoder-only autoregressive causal language model в формате GGUF, предназначенная для text generation и instruction-following. Модель ориентирована на генерацию кода и роль ассистента разработчика, особенно в задачах научного программирования, вычислительной инженерии и компьютерного моделирования.

Основная специализация модели связана с Gmsh и смежными задачами подготовки расчётных моделей: созданием геометрии и mesh-сеток, генерацией и анализом скриптов Gmsh, работой с finite element method, computational fluid dynamics, теплопереносом, физическими и инженерными симуляциями, а также CAD-to-mesh и настройкой size fields, refinement и physical groups. По заявленным метаданным модель поддерживает английский язык и предназначена для текстового ввода и вывода; сведения о контекстном окне, точной архитектуре базовой модели, обучающих данных и фактических показателях качества не указаны.

Сильная сторона модели — узкая предметная специализация на Gmsh, meshing и computational engineering, что может быть полезно для генерации шаблонов, объяснения настроек и ускорения подготовки инженерных сценариев. Ограничения связаны с отсутствием подтверждённых бенчмарков, сведений о контекстной длине и поддерживаемых форматах взаимодействия, а также с тем, что качество результатов для конкретных расчётных задач по README не оценено. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GmshNet-8B-v0.1

GmshNet-8B-v0.1 is an open-source, dense, decoder-only 8B parameter large language model specializing in Gmsh 4.x meshing scripts, designed to produce structured analyses and generate robust geometry meshes through chain-of-thought reasoning.


Quickstart

Install Dependencies

pip install llama-cpp-python

Run Inference

from llama_cpp import Llama

# Input your prompt here
USER_INPUT = """
Create a 2D finite element mesh for a rectangular steel plate measuring 100 mm by 60 mm with a circular hole of radius 10 mm at its center (a classic stress-concentration test case). Refine the mesh around the hole to capture the stress gradient and use a coarser mesh near the outer edges. Define physical groups for the outer boundary and the hole so the mesh can be used for a finite element stress analysis.
"""

def load_model(model_path):
    llm = Llama(
        model_path=model_path,
        n_ctx=32768,
        n_gpu_layers=-1,
        verbose=False
    )
    return llm

def generate_response(llm, user_input):
    formatted_input = f"<gmsh_instruction>{user_input.strip()}</gmsh_instruction>"
    messages = [{"role": "user", "content": formatted_input}]
    response = llm.create_chat_completion(
        messages=messages,
        max_tokens=2000,
        temperature=0.2,
        top_k=20,
        top_p=0.8,
        repeat_penalty=1.1,
        stream=False
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']

def run_inference():
    model_path = ""  # Path to your model weights
    llm = load_model(model_path)
    result = generate_response(llm, USER_INPUT)
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    run_inference()

Example Output

<think>
I need to analyze this meshing task step by step to create an effective GMSH script.

1. Geometry Requirements:
   - Main domain: 100mm × 60mm rectangular plate
   - Internal feature: Circular hole of radius 10mm at center
   - Need refinement around hole for stress gradient capture
   - Coarser mesh near outer edges

2. Meshing Approach:
   - Unstructured triangular mesh for flexibility
   - Size field to control refinement (finer near hole, coarser near edges)
   - Physical groups for boundaries and hole surface
   - Potential quadrilateral recombination in structured regions if needed

3. Construction Steps:
   a) Create rectangle points and lines
   b) Create circle points and arcs
   c) Define line loops for plate and hole
   d) Create plane surface with hole
   e) Set mesh size fields for refinement
   f) Define physical groups
   g) Generate 2D mesh
</think>
<response>
1. High-level Overview:
   - We'll create a rectangular plate with a circular hole at center
   - Use size field to refine mesh near hole (radius 5mm from center)
   - Coarser mesh grows outward from outer edges
   - Physical groups for boundaries and hole surface

2. Step-by-step Instructions:
   a) Create rectangle points (4 corners)
   b) Connect with lines to form boundary
   c) Create circle points (center + 4 quadrants)
   d) Connect circle points with arcs
   e) Define line loops for plate and hole
   f) Create surface with hole
   g) Set mesh size field with Attractor near hole
   h) Define physical groups
   i) Generate mesh

3. Complete GMSH Script:

```
// Rectangular Plate with Hole - Stress Concentration Test Case

// Geometry Parameters
plate_length = 100;
plate_width = 60;
hole_radius = 10;

// Mesh Sizing Parameters
base_size = 5;          // Base mesh size
hole_refine = 1.0;      // Size at hole center
hole_growth = 2.0;      // Growth rate from hole to outer edges

// Create Rectangle Points
Point(1) = {0, 0, 0, base_size};
Point(2) = {plate_length, 0, 0, base_size};
Point(3) = {plate_length, plate_width, 0, base_size};
Point(4) = {0, plate_width, 0, base_size};

// Create Rectangle Edges
Line(1) = {1, 2};
Line(2) = {2, 3};
Line(3) = {3, 4};
Line(4) = {4, 1};

// Create Hole Points (center + 4 quadrants)
Point(5) = {plate_length/2, plate_width/2, 0, hole_refine}; // Center
Point(6) = {plate_length/2 + hole_radius, plate_width/2, 0, hole_refine};
Point(7) = {plate_length/2, plate_width/2 + hole_radius, 0, hole_refine};
Point(8) = {plate_length/2 - hole_radius, plate_width/2, 0, hole_refine};
Point(9) = {plate_length/2, plate_width/2 - hole_radius, 0, hole_refine};

// Create Hole Arcs
Circle(5) = {6, 5, 7};
Circle(6) = {7, 5, 8};
Circle(7) = {8, 5, 9};
Circle(8) = {9, 5, 6};

// Define Line Loops
Line Loop(1) = {1, 2, 3, 4};    // Outer boundary
Line Loop(2) = {5, 6, 7, 8};     // Hole boundary

// Create Surface with Hole
Plane Surface(1) = {1, 2};

// Mesh Size Field - Refinement near hole
Field[1] = Distance;
Field[1].NodesList = {5};        // Center point of hole
Field[2] = Threshold;
Field[2].IField = 1;
Field[2].LcMin = hole_refine;
Field[2].LcMax = base_size;
Field[2].DistMin = hole_radius;
Field[2].DistMax = plate_length/4;
Background Field = 2;

// Physical Groups
Physical Curve("OuterBoundary", 1) = {1, 2, 3, 4};
Physical Curve("HoleBoundary", 2) = {5, 6, 7, 8};
Physical Surface("Plate", 1) = {1};

// Mesh Settings
Mesh.Algorithm = 6;              // Frontal-Delaunay
Mesh.Smoothing = 5;              // More smoothing iterations

// Generate 2D Mesh
Mesh 2;
```

4. Implementation Notes:
- To run: Open in GMSH → Mesh → 2D
- Adjust parameters at top for different sizes/resolutions
- Visualize geometry (Geometry tab) before meshing to verify
- For quadrilateral mesh near hole, add:
  ```
  Mesh.RecombineAll = 1;
  Mesh.Algorithm = 8; // Delaunay for quads
  ```
- Common errors to avoid:
  - Ensure line loops are properly closed
  - Verify point IDs in circle definitions
  - Check that surface includes both line loops (plate and hole)
</response>

Feedback

Tried the model? We'd love to hear how it went! It takes about a minute:

Share your feedback →

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
a0bd2ba

0 моделей