/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
26 фев 2026

Turkish-LLM-7B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на турецких инструкциях диалоговая модель Mistral для генерации текста и ответов на запросы.

162скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 мар 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

Turkish-LLM-7B-Instruct — диалоговая языковая модель на 7,2 млрд параметров, разработанная Ogulcan Aydogan и дообученная на наборах инструкций на турецком языке на базе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и выполнения пользовательских инструкций, прежде всего на турецком, а также поддерживает английский язык.

Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. В README отмечена возможность запуска на потребительских GPU при использовании квантизации; для модели также доступны варианты GGUF с квантизацией Q4, Q5 и Q8.

Подходит для диалога и генерации ответов на турецком языке. Ограничения качества и результаты оценки в карточке не приведены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и инструкции на турецком языке
  • диалоговый помощник для общения на турецком
  • генерация и продолжение текстов на турецком
  • ответы на запросы на английском языке

Ограничения

Основная специализация модели — турецкий язык; качество на других языках отдельно не охарактеризовано. В карточке не приведены результаты оценок качества.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Turkish-LLM-7B-Instruct

A Turkish-enhanced 7B language model fine-tuned from Mistral-7B-Instruct on curated Turkish instruction data.

Part of the Turkish LLM Family.

Highlights

Quick Start

With Ollama

ollama run hf.co/ogulcanaydogan/Turkish-LLM-7B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

With Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ogulcanaydogan/Turkish-LLM-7B-Instruct", torch_dtype="auto", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ogulcanaydogan/Turkish-LLM-7B-Instruct")

messages = [{"role": "user", "content": "Turkiye'nin baskenti neresidir?"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Turkish LLM Family

ModelSizeGGUF
Turkish-LLM-7B7BDownload
Turkish-LLM-14B14BDownload
Turkish-LLM-32B32BDownload

Citation

@misc{aydogan2026turkishllm,
  title={Turkish LLM Family: Open-Source Turkish Language Models},
  author={Ogulcan Aydogan},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/collections/ogulcanaydogan/turkish-llm-family-69b303b4ef1c36caffca4e94}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
5aa0fdc

0 моделей