Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated AWQ 4-Bit Quantized Version
This repository provides the AWQ 4-bit quantized version of meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated, originally developed by Meta AI.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 69,5 млрд
- Размер весов
- 39,8 ГБ
- Лицензия
- Llama 3.3
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 13 апр 2025
Ссылки
llama3.3-70B-instruct-abliterated-awq
jiangchengchengNLP/llama3.3-70B-instruct-abliterated-awq — это 4-битная квантованная версия AWQ модели Llama-3.3-70B-Instruct-abliterated.
767скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены29 ноя 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.
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
Базовая модель разработана huihui-ai на основе Llama 3.3 70B Instruct, первоначально созданной Meta AI. Модель предназначена для генерации текста и использования в сценариях, где требуется следование инструкциям.
Модель поддерживает текстовый ввод и вывод, относится к семейству Llama и имеет размер 70 миллиардов параметров. В README указаны английский, французский, итальянский, португальский, хинди, испанский, тайский и немецкий языки. Квантование AWQ до 4 бит снижает требования к памяти по сравнению с полноразмерной версией, однако README не содержит данных о контекстном окне, производительности, аппаратных требованиях или результатах оценки.
Модель распространяется по лицензии llama3.3. Ограничения, связанные с качеством, безопасностью, областью применимости и особенностями версии abliterated, в README подробно не описаны.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модельI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e55bdbb