/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Msh-Tiny-14M
Опубликована
24 авг 2026

Msh-Tiny-14M-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая GPT-2-подобная чат-модель на 14 млн параметров в формате GGUF для простых диалогов и экспериментов с локальным запуском.

133скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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

mondk/Msh-Tiny-14M-GGUF — набор сборок небольшой чат-модели, опубликованный mondk. Это GPT-2-подобный трансформер примерно на 14 млн параметров, обученный с нуля с собственным BPE-токенизатором и архитектурой на PyTorch. Репозиторий содержит файлы GGUF в форматах F16, Q4_K_M и Q2_K для запуска через llama.cpp, Ollama и LM Studio; базовая модель и исходные веса доступны отдельно.

Модель предназначена для простых диалоговых ответов и повседневной беседы в текстовом формате. При обучении использовались наборы Alpaca, OpenHermes-2.5, No Robots и небольшой набор бытовых реплик. Карточка указывает английский язык; сведений о длине контекста нет.

Из-за малого размера и обучения с нуля на ограниченных данных и вычислительных ресурсах модель может выдавать непоследовательные, бессвязные или фактически ограниченные ответы. В README она обозначена как образовательный проект, а не производственный ассистент. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • простые ответы в чате
  • бытовая беседа и приветствия
  • эксперименты с запуском маленькой языковой модели локально
  • обучение и демонстрация работы чат-модели

Ограничения

Модель мала и обучена с нуля на ограниченном объёме данных и вычислительных ресурсов, поэтому её знания ограничены, а ответы могут быть непоследовательными или бессвязными. README не рекомендует её для производственного применения.

Для каких профессий подходит3

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

hi guys, im lazy to write, so this was written by claude, ty.

msh-tiny (GGUF)

A tiny (~14M parameter) GPT-2-style chat model, trained completely from scratch — no pretrained base model, custom BPE tokenizer trained from zero, custom PyTorch transformer architecture. This repo contains GGUF builds for use with llama.cpp, Ollama, and LM Studio.

The .safetensors source model is at mondk/Safetensors.msh-tiny.

Files

FileQuantSize
model-f16.ggufF16 (full precision)28.3 MB
model-q4km.ggufQ4_K_M11.6 MB
model-q2k.ggufQ2_K9.64 MB

Limitations

This model was trained from random initialization on a modest amount of data with limited compute — it is a small educational project, not a production-quality assistant. Expect it to follow the chat format reliably but produce limited/inconsistent knowledge and occasional incoherent answers.

Prompt format

<|user|>
{your message}
<|assistant|>

The model was trained to stop generating at <|end|>.

Usage

Ollama

FROM ./model-f16.gguf
ollama create msh-tiny -f Modelfile
ollama run msh-tiny

LM Studio: drop the .gguf file into your models folder and load it directly.

llama.cpp

./llama-cli -m model-f16.gguf -p "<|user|>\nhi\n<|assistant|>\n"

Training data

Combining 3 well-known open instruction/chat datasets plus a small hand-written set of everyday chit-chat (greetings, thanks, small talk):

  • tatsu-lab/alpaca
  • teknium/OpenHermes-2.5
  • HuggingFaceH4/no_robots

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
3524703

0 моделей