/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
glm · dense
Опубликована
25 авг 2026

glm-edge-1.5b-chat

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Производная модели zai-org/glm-edge-1.5b-chat. Компактная диалоговая модель семейства GLM для генерации ответов и построения чат-ботов.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Карточка модели manaladan6/glm-edge-1.5b-chat на Hugging Face совпадает с карточкой zai-org/glm-edge-1.5b-chat, поэтому описание составлено по ней.

GLM-Edge-1.5B-Chat — компактная диалоговая языковая модель семейства GLM, разработанная zai-org. Она предназначена для генерации текста в формате беседы и может использоваться для построения чат-ботов и ответов на запросы. Модель содержит 1,5 млрд параметров, имеет плотную архитектуру GlmForCausalLM и принимает контекст длиной до 8192 токенов.

В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия other. README не описывает обучение, оценку качества или ограничения модели; сведения о поддерживаемых языках не приведены, поэтому нельзя подтвердить её пригодность для конкретного языка.

Сценарии применения

  • создание чат-бота для диалогов общего назначения
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • разработка компактного разговорного помощника

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных ограничений; лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GLM-Edge-1.5B-Chat

中文阅读, 点击这里

Inference with Transformers

Installation

Install the transformers library from the source code:

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

Inference

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_PATH = "THUDM/glm-edge-1.5b-chat"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_PATH, device_map="auto")

message = [{"role": "user", "content": "hello!"}]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    message,
    return_tensors="pt",
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
).to(model.device)

generate_kwargs = {
    "input_ids": inputs["input_ids"],
    "attention_mask": inputs["attention_mask"],
    "max_new_tokens": 128,
    "do_sample": False,
}
out = model.generate(**generate_kwargs)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

License

The usage of this model’s weights is subject to the terms outlined in the LICENSE.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GlmForCausalLM
Ревизия весов
2acbcc4

0 моделей