Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 3,2 млрд
Размер весов: 1,8 ГБ
Лицензия: Llama 3.2
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 25 сен 2024

Ссылки

Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Это 4-битно квантованная версия инструкционной языковой модели Llama 3.2 3B Instruct, опубликованная сообществом mlx-community на базе модели Meta Llama 3.2.

40 266скачиваний за 30 дней48лайковвеса обновлены5 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и прикладных сценариях, включая ответы на вопросы, составление и преобразование текста. Формат ориентирован на использование с экосистемой MLX; в метаданных также указана совместимость с библиотекой Transformers.

Модель относится к текстовым, одномодальным моделям и содержит около 3 млрд параметров. Заявлена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского, португальского, хинди, испанского и тайского языков. Ключевая особенность — 4-битное квантование, которое снижает требования к памяти и может облегчать локальный запуск, но потенциально ограничивает точность по сравнению с полноразмерной версией. Длина контекста и другие характеристики архитектуры в представленном README не указаны.

Модель распространяется по Llama 3.2 Community License от Meta. Лицензия разрешает использование, копирование, модификацию и распространение на безвозмездной основе при соблюдении её условий, включая передачу текста лицензии, указание «Built with Llama», сохранение атрибуции и соблюдение Acceptable Use Policy. Для продуктов и сервисов с более чем 700 миллионами ежемесячных активных пользователей предусмотрены дополнительные лицензионные требования.

Для каких профессий подходит15

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

The Model mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bit was converted to MLX format from mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct using mlx-lm version 0.21.5.

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/Llama-3.2-3B-Instruct-4bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 7f0dc92