/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
14,5 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

hypa-tiny-keys

hypaai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная чат-модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

10 203скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

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

hypa-tiny-keys — небольшая разговорная языковая модель, опубликованная hypaai. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 14,5 млн параметров, предназначенная для генерации текста в чат-сценариях. Она принимает текст и выдаёт текст; окно контекста составляет 512 токенов.

В карточке указано, что модель дообучена, однако базовая модель, обучающий набор данных и целевое назначение не названы. В README приведено значение loss 1,1994 на оценочном наборе, но без описания набора и методики это число не позволяет судить о качестве. Модель распространяется в формате Safetensors; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация коротких ответов в чате
  • создание текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. В карточке не описаны базовая модель, обучающие данные, методика оценки и лицензия; указанная метрика loss не сопровождается сведениями, позволяющими оценить её сопоставимость.

Для каких профессий подходит3

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

hypa-tiny-keys

This model is a fine-tuned version of on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1994

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0003
  • train_batch_size: 256
  • eval_batch_size: 256
  • seed: 3407
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 183476

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.08300.025045871.5913
1.46100.050091741.5099
1.39780.0750137611.4691
1.36470.1000183481.4470
1.35250.1250229351.4381
1.31030.1500275221.4193
1.32510.1750321091.4158
1.29830.2000366961.4092
1.29160.2250412831.4117
1.28910.2500458701.3917
1.27850.2750504571.3796
1.27190.3000550441.3855
1.26480.3250596311.3817
1.26620.3500642181.3654
1.24460.3750688051.3616
1.25840.4000733921.3651
1.23310.4250779791.3469
1.24370.4500825661.3525
1.22340.4750871531.3285
1.23180.5000917401.3416
1.21860.5250963271.3188
1.21730.55001009141.3146
1.21450.57501055011.3058
1.19440.60001100881.3002
1.20250.62501146751.2898
1.17730.65001192621.2806
1.19720.67501238491.2718
1.16230.70001284361.2427
1.18750.72501330231.2537
1.16750.75001376101.2442
1.15760.77501421971.2418
1.17250.80001467841.2313
1.14830.82501513711.2312
1.16340.85001559581.2177
1.14550.87501605451.2165
1.16370.90001651321.2105
1.14200.92501697191.2045
1.16450.95001743061.2024
1.15220.97501788931.2000
1.15221.01834761.1994

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.8.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

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
075762b

0 моделей

    Создать бенчмарк