Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 7,5 млрд
Размер весов: 16,1 ГБ
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

han-model-merged

lunarly0

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Объединённая SLERP-модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 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.

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

lunarly0/han-model-merged — объединённая с помощью SLERP языковая модель на базе архитектуры Llama, созданная автором репозитория из Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2 и ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1 с помощью mergekit. Модель содержит 7,5 млрд параметров, распространяется в формате Safetensors и рассчитана на контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Базовые модели дают основание ожидать навыки выполнения инструкций, ролевого общения и написания историй; вторая базовая модель ориентирована на турецкий язык. Карточка не описывает результаты оценки объединённой модели, поэтому эти навыки и качество на конкретных языках нельзя считать подтверждёнными для итогового чекпойнта. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом чат-боте
выполнение текстовых инструкций
написание художественных историй
ролевые диалоги
генерация текста на турецком языке

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества итоговой объединённой модели; навыки и языковая поддержка унаследованы от базовых моделей и отдельно не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merged_model

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


slices:
  - sources:
      - model: Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2
        layer_range: [0, 32]
      - model: ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1
        layer_range: [0, 32]

merge_method: slerp
base_model: Sao10K/L3-8B-Stheno-v3.2

parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.3, 0.4, 0.4, 0.4, 0.3]
    - filter: mlp
      value: [0.6, 0.7, 0.7, 0.7, 0.6]
    - value: 0.5

dtype: bfloat16

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: 0eb1752