/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
736 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
lfm2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2026

picur-860M-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Предварительная венгерская языковая модель LFM2 на 736,1 млн параметров для генерации текста и диалогов.

273скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 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

picur/picur-860M-base — предварительная версия плотной авторегрессионной языковой модели семейства LFM2, разработанная автором репозитория picur. Модель содержит 736,1 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; в метаданных также заявлена поддержка диалогового режима. Размер контекстного окна — 32 768 токенов, библиотека для работы — Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на венгерском языке. Репозиторий распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка помечает модель как предварительную версию; данных о качестве и результатах оценки в README нет.

Сценарии применения

  • генерация текста на венгерском языке
  • венгерский диалоговый помощник
  • продолжение венгерского текста
  • прототипирование приложений на базе венгерской языковой модели

Ограничения

Модель помечена как предварительная версия; README не содержит сведений о результатах оценки качества.

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

picur-860M-base

PREVIEW!

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "picur/picur-860M-base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

prompt = "Egyszer volt hol nem volt, a digitális tengeren "
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=100,
    do_sample=True,
    temperature=0.7
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
18f4815

0 моделей