/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 июн 2024

tinyllama-oneshot-w8-channel-a8-tensor

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

nm-testing/tinyllama-oneshot-w8-channel-a8-tensor — экспериментальная квантизованная версия TinyLlama, опубликованная организацией NM Testing на Hugging Face.

590скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Репозиторий входит в коллекцию моделей, используемых для CI-тестов проектов llm-compressor, compressed-tensors и vLLM, поэтому основное назначение этой версии — проверка совместимости и инференса квантизованных моделей, а не самостоятельный релиз для общего применения.

Модель относится к Text Generation и поддерживает запуск через Transformers и vLLM. Указан размер около 1 млрд параметров; в репозитории присутствуют веса BF16 и I8, а название указывает на схему one-shot W8 с channel-wise-квантизацией и активациями A8 в tensor-формате. Базовая TinyLlama построена по Llama-подобной decoder-only архитектуре, предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев и разработана командой TinyLlama; однако для данной производной версии отдельные сведения о контексте, языках, обучении и качестве не опубликованы.

Сильная сторона модели — малый размер и возможность тестировать более экономичный 8-битный инференс в совместимых инструментах. Ограничения — отсутствие model card, бенчмарков, подробного описания применимости и явно указанной лицензии именно для этого репозитория; поэтому нельзя надежно оценить качество, языковое покрытие или рекомендованные продуктивные сценарии. Лицензия производной версии на странице модели не указана.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7aee7ed

0 моделей