/ Модель

Характеристики

Контекст
163 840 токенов
Параметры
820 480
Размер весов
6,7 МБ
Архитектура
deepseek_v3 · dense
Опубликована
11 фев 2025

tiny-random-deepseek-v3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

katuni4ka/tiny-random-deepseek-v3 — небольшая тестовая модель, опубликованная пользователем katuni4ka на Hugging Face.

14 509скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 фев 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.

  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

Репозиторий относится к семейству DeepSeek V3 и использует архитектуру DeepseekV3ForCausalLM; признаков того, что модель разработана официальной командой DeepSeek, нет. Модель предназначена для генерации текста и совместимости с инструментами, поддерживающими этот формат, а также для тестирования программных стеков и инференсных сценариев.

Модель содержит около 1,66 млн параметров, использует формат Safetensors и тип данных F32. В конфигурации указаны два скрытых слоя, Mixture-of-Experts с шестью экспертами на токен, словарь размером 102 400 токенов и один слой next-token prediction; максимальная длина контекста токенизатора — 16 384 токена. Поддерживается conversational-шаблон, но сведения о языках, обучающих данных, качестве, метриках и фактической способности решать прикладные задачи отсутствуют.

Главное преимущество — компактность и пригодность для локальных тестов, проверки загрузки и интеграции. Из-за крайне малого размера и обозначения tiny-random модель нельзя считать полноценной обученной языковой моделью; её ответы и практическая полезность не подтверждены. Лицензия в доступных материалах не указана.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DeepseekV3ForCausalLM
Ревизия весов
9e56beb

0 моделей