/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Архитектура
gemma3_text · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

Gemma-3-1B-it-is-CPT-is-SmolTalk

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Диалоговая модель Gemma 3 с 1 млрд параметров для генерации текста и ответов на пользовательские запросы.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 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

Gemma-3-1B-it-is-CPT-is-SmolTalk — диалоговая модель генерации текста на архитектуре Gemma 3, опубликованная пользователем jekunz. Модель содержит 1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Для запуска в карточке приведён пример с Transformers и TRL; модель обучалась с использованием TRL.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и других задач текстовой генерации. Карточка называет её дообученной версией, но вместо идентификатора исходной модели указывает None, поэтому базовую модель установить нельзя. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ответы на открытые вопросы
  • продолжение текста по запросу

Ограничения

В README базовая модель указана как None, поэтому её происхождение нельзя уточнить. Языки обучения и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит4

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

Model Card for Gemma-3-1B-it-is-CPT-is-SmolTalk

This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.25.1
  • Transformers: 4.57.3
  • Pytorch: 2.9.1
  • Datasets: 4.4.1
  • Tokenizers: 0.22.1

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
cef600b

0 моделей