/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
6,5 млрд
Размер весов
62,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
xing4_0 · dense
Базовая модель
Xing4.0-29B-A4B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

roleplay-Xing4.0-29B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Xing4.0-29B-A4B для ролевых диалогов с устойчивыми персонажами и продолжением длинных сюжетов.

424скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены19 сен 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

RolePlay-Xing4.0-29B — дообученная модель на базе Xing4.0-29B-A4B от China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd., настроенная для ролевого общения. Она предназначена для диалогов с устойчивым образом персонажа, продолжения сложных сюжетов и длительных бесед. Модель использует архитектуру Xing4.0 и формат весов Safetensors; базовая модель имеет MoE-архитектуру с 29 млрд параметров всего и примерно 4 млрд активных на токен. Поддерживается контекст до 262 144 токенов.

Модель ориентирована на англоязычные и китайскоязычные сценарии ролевого общения. Для доступа README указывает OpenAI-совместимый API и приводит рекомендуемые параметры генерации. Лицензия — Apache-2.0. Описание не сообщает об оценках качества или ограничениях безопасности; ответы в ролевых сценариях могут зависеть от заданных инструкций и параметров генерации.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги с заданным персонажем
  • поддержание образа персонажа в длинной беседе
  • продолжение сложного интерактивного сюжета
  • создание и развитие вымышленного мира
  • многоходовые разговоры на английском и китайском

Ограничения

README не приводит оценок качества и подробных ограничений безопасности. Рекомендации по параметрам генерации даны для ролевого общения, но не подтверждают качество в других задачах.

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

RolePlay-Xing4.0-29B

This model is a fine-tuned version of Xing4.0-29B-A4B, specifically optimized for vertical domain tasks related to Roleplay. It is designed to deliver an immersive conversational experience, maintain stable character personas, and handle complex narrative progression.

Base Model Highlights

The base model is Xing4.0-29B-A4B (formerly known as the TeleChat series), developed by China Telecom Artificial Intelligence Technology Co., Ltd.

  • Efficient MoE Architecture: With 29B total parameters and only 4B activated per token, it achieves an excellent balance between inference efficiency and performance.
  • Extended Context Support: Natively supports a 256K context length, extensible to 512K, making it highly suitable for long-form roleplay, world-building memory, and deep multi-turn dialogues.
  • Domestic Hardware Ecosystem: It is the first model of this scale trained entirely on the Ascend NPU platform with the MindSpore framework, deeply optimized for complex engineering tasks.

Training Details

  • Fine-tuning Task: Roleplay / Character Persona.
  • Training Data: The fine-tuning dataset comprises 6,247 high-quality multi-turn roleplay dialogues. It covers 1,346 distinct characters/personas, with an average of 6 interaction turns per dialogue. This ensures strong context retention and persona consistency during extended conversations.
  • Training Method: Full-parameter fine-tuning.
  • Training Hardware: Ascend NPU cluster.
  • Training Framework: MindSpore.

Quickstart

Inference

roleplay-Xing4.0-29B-A4B can be accessed via an OpenAI-compatible API.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="your-base-url",
    api_key="your-api-key",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="Xing4.0-29B-A4B",
    messages=[{"role": "user", "content": "hi! Mr Bench."}],
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    extra_body={
        "repetition_penalty": 1.05,
        "skip_special_tokens": False,
        "spaces_between_special_tokens": False,
        "chat_template_kwargs": {
            "enable_thinking": True,  # Set to False to disable thinking
        },
    },
)

print(completion.choices[0].message.content)

Recommended Parameters

temperaturetop_prepetition_penalty
1.10.951.02

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
Xing4_0ForCausalLM
Ревизия весов
d1670c2

0 моделей