c
In-training periodic checkpoint (step 12500). Architecture:
Kimi K3 mini port (KimiLinearForCausalLM).
Not a finished model -- intermediate weights uploaded during training for safekeeping/diffing.
Характеристики
- Контекст
- 1 048 576 токенов
- Параметры
- 1,1 млрд
- Архитектура
- kimi_linear · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 3 окт 2026
Ссылки
c
Промежуточный чекпойнт Kimi K3 mini на этапе обучения для экспериментов с генерацией текста и сравнения весов.
4 242скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 окт 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.
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
khtsly/c — промежуточный чекпойнт модели Kimi K3 mini, опубликованный во время обучения на шаге 200 для сохранения и сравнения весов. Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой KimiLinearForCausalLM, размером 1,1 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов. Модель предназначена для генерации текста, однако её веса промежуточные и не представляют завершённую модель.
Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; используется библиотека Transformers. В метаданных указан английский язык. Чекпойнт экспериментальный и не рассчитан на надёжное практическое применение. Сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных источниках.
Сценарии применения
- изучение промежуточных весов языковой модели
- сравнение контрольных точек обучения
- эксперименты с генерацией текста на архитектуре KimiLinear
- тестирование загрузки модели через Transformers
Ограничения
Это незавершённый промежуточный чекпойнт с шага 200 обучения, поэтому качество и пригодность для практического использования не гарантированы. Лицензия в предоставленных источниках не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- KimiLinearForCausalLM
- Ревизия весов
- 45de88c