Uploaded finetuned model
- Developed by: mulasan
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 23 авг 2026
Ссылки
bistbot-llama-cio-8b
Дообученная на базе Llama 3.1 8B Instruct разговорная модель для генерации текста и диалогов с поддержкой вызова инструментов.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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.
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
mulasan/bistbot-llama-cio-8b — дообученная разговорная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная mulasan на базе unsloth/llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и имеет интерфейс для вызова инструментов.
Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. README не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание текстовых черновиков по запросу
- продолжение текста
- использование языковой модели в сценарии с вызовом инструментов
Ограничения
В README не указаны предметная специализация и результаты оценки качества; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 9a022b7