Дообученная версия Ministral-3-8B-Instruct-2512 для диалоговой генерации текста и сценариев с вызовом инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Ministral-3-8B-tool-merged — дообученная и объединённая с LoRA-адаптером модель на базе mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512. В карточке указаны адаптер ministral-8b-tool-adapter с рангом 32 и alpha 64, обучение в течение 3 эпох и 666 шагов, а также объединённые веса BF16 в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации текста и диалогов с вызовом инструментов. Базовая модель Ministral-3-8B-Instruct-2512 поддерживает работу с изображениями, но карточка этой версии не подтверждает, что дообученная модель сохраняет такую возможность. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит результатов бенчмарков или подробной оценки качества вызова инструментов. Поддержка изображений у этой версии отдельно не подтверждена.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Base: mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512 (FP8 base dequantized for merge).
Adapter: ministral-8b-tool-adapter (LoRA r=32, alpha=64, 3 epochs, 666 steps, train_loss 0.265, eval_loss 0.2761).
Merged full BF16 via merge_and_unload on CPU (single model.safetensors, sglang/transformers compatible key names).
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…