Uploaded model
- Developed by: kholiavko
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : mistralai/Ministral-8B-Instruct-2410
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Ministral-8B-Instruct-2410
- Опубликована
- 31 окт 2025
Ссылки
ministral-8B-30-10-25
Дообученная на базе Ministral-8B-Instruct-2410 модель для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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
Модель kholiavko/ministral-8B-30-10-25 — дообученная разработчиком kholiavko текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, основанная на mistralai/Ministral-8B-Instruct-2410. В карточке указано, что обучение выполнялось с помощью Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Она содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий включает форматы safetensors и GGUF BF16; лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных предметных задач не подтверждена. Метаданные указывают английский язык; языковые возможности базовой модели не следует автоматически считать проверенными для этой версии.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- диалоговое взаимодействие на английском языке
- развёртывание языковой модели локально в формате GGUF
- продолжение и редактирование текстовых фрагментов
Ограничения
Карточка не приводит результатов тестирования и не указывает специализированные области применения. Поддержка языков помимо английского и качество на них для этой версии не описаны.
Для каких профессий подходит5
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 341модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 63e0733