Характеристики
- Контекст
- 163 840 токенов
- Параметры
- 820 480
- Размер весов
- 6,7 МБ
- Архитектура
- deepseek_v3 · dense
- Опубликована
- 11 фев 2025
Ссылки
tiny-random-deepseek-v3
katuni4ka/tiny-random-deepseek-v3 — небольшая тестовая модель, опубликованная пользователем katuni4ka на Hugging Face.
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
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
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DeepseekV3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 9e56beb