Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3-Chinese-8B-Instruct
Опубликована: 28 мая 2024

Ссылки

llama-3-chinese-8b-instruct-v3

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Диалоговая модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, общения и ответов на вопросы на китайском и английском языках.

8 682скачиваний за 30 дней66лайковвеса обновлены11 июл 2025

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

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3 — диалоговая языковая модель семейства Llama, опубликованная HFL. Это инструкционная модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов. По карточке, она создана на основе объединения трёх моделей: hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct, hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 и meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct.

Модель предназначена для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. Заявлены китайский и английский языки; поддержка чата указана в метаданных. Репозиторий содержит веса safetensors. Использование регулируется лицензией Apache-2.0 в метаданных; README также требует соблюдать лицензионные условия исходной Meta Llama 3.

Сценарии применения

диалоги с ассистентом на китайском языке
ответы на вопросы на китайском и английском
генерация инструкционных ответов
создание и продолжение текста
прототипирование чат-ботов

Ограничения

В README не приведены результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Соблюдайте условия лицензирования Meta Llama 3, указанные в карточке модели.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3

[👉👉👉 Chat with Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3 @ HF Space]

This repository contains Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3, which is further finetuned based on a mix of the following models:

Note: This is an instruction (chat) model, which can be used for conversation, QA, etc.

Further details (performance, usage, etc.) should refer to GitHub project page: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3

Others

For GGUF model (llama.cpp compatible), please see: https://huggingface.co/hfl/llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf
If you have questions/issues regarding this model, please submit an issue through https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3

Disclaimer

This project is developed based on Meta's Llama-3 model. Please strictly adhere to the Llama-3 open-source license agreement during use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 91ca32f