/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2026

Nimbus-Chat-Mini

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Компактная модель Nimbus для диалогов и следования инструкциям, хотя метаданные Hugging Face классифицируют её как модель извлечения признаков.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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 «Эмбеддинги» — 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

Nimbus-Chat-Mini — компактная модель-ассистент для диалогов на устройствах, представленная разработчиком под именем Nimbus. В README модель описана как результат дистилляции с хорошим следованием инструкциям; приведены результаты бенчмарков по рассуждению и генерации. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру BERT, реализацию BertModel на Transformers и формат PyTorch, а также задачу извлечения признаков. Эти сведения не подтверждают заявленные в README диалоговые возможности или размер модели.

Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README рекомендует температуру генерации 0,6, но не приводит подробностей о запуске: отсылает к коду проекта. Данные о языках, размере и длине контекста отсутствуют.

Сценарии применения

  • диалоговый ассистент на устройстве
  • следование инструкциям в коротких запросах
  • оценка текстовых признаков в задачах NLP

Ограничения

Метаданные указывают на feature-extraction и архитектуру BERT, поэтому заявленные в README диалоговые и генеративные возможности не подтверждены классификацией репозитория. Не приведены сведения о языках, размере модели и длине контекста.

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

Nimbus-Chat-Mini

1. Introduction

Nimbus-Chat-Mini is a compact assistant for on-device dialogue. Despite its size it shows strong instruction following after our distillation pipeline.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkTinyTalkNimbus-0.5BreezeNimbus-Chat-Mini
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.6030.6210.5900.633
Logical Reasoning0.7980.8350.7940.850
Common Sense0.7740.7740.7660.783
Language UnderstandingReading Comprehension0.7140.7190.7350.760
Question Answering0.5930.6400.6070.649
Text Classification0.8070.8220.8300.849
Sentiment Analysis0.8060.7620.7720.818
Generation TasksCode Generation0.6840.7130.6880.730
Creative Writing0.6530.6550.6890.700
Dialogue Generation0.6810.6470.6640.702
Summarization0.7630.7900.7800.805
Specialized CapabilitiesTranslation0.7880.7680.8030.826
Knowledge Retrieval0.6850.6790.6840.718
Instruction Following0.7710.7400.7760.798
Safety Evaluation0.7280.7670.7290.779

Overall Performance Summary

The Nimbus-Chat-Mini demonstrates strong performance across all evaluated benchmark categories, with particularly notable results in reasoning and generation tasks.

3. Chat Website & API Platform

We offer a chat interface and API for you to interact with Nimbus-Chat-Mini. Please check our official website for more details.

4. How to Run Locally

Please refer to our code repository for more information about running Nimbus-Chat-Mini locally.

Temperature

We recommend setting the temperature parameter to 0.6.

5. License

This repository is released under the apache-2.0 license. The model supports commercial use.

6. Contact

If you have any questions, please contact us at team@nimbus.chat.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertModel
Ревизия весов
ef1ed40

0 моделей