Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 11,4 млрд
Размер весов: 47,8 ГБ
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 ноя 2025

Ссылки

Hugging Face

L3.1-Beastsv2-12B

kromcomp

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая разговорная модель семейства Llama с 11,4 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

73скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

kromcomp/L3.1-Beastsv2-12B — разговорная языковая модель семейства Llama, созданная объединением предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода Passthrough. В карточке указана модель merge/bend как компонент объединения. Модель содержит 11,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое применение; максимальная длина контекста составляет 131 072 токена.

Модель может использоваться для генерации ответов в чате и продолжения текста. Она распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана. Карточка не описывает конкретные языки, качество на отдельных задачах или ограничения применения.

Сценарии применения

ответы на сообщения в чате
генерация продолжения текста
составление черновиков по текстовому запросу

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и сведения о языках. Условия лицензии не указаны в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

beasts

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

merge/bend

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: float32
merge_method: passthrough
modules:
  default:
    slices:
    - sources:
      - layer_range: [0, 4]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [2, 4]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [4, 6]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [4, 6]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [6, 8]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [6, 8]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [8, 10]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [8, 10]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [10, 14]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [12, 14]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [14, 18]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [16, 18]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [18, 28]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [26, 28]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [28, 30]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [28, 30]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0
    - sources:
      - layer_range: [30, 32]
        model: merge/bend
    - sources:
      - layer_range: [30, 32]
        model: merge/bend
        parameters:
          scale:
          - filter: o_proj
            value: 0.0
          - filter: down_proj
            value: 0.0
          - value: 1.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 5a15947