/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 авг 2026

Vega-Instruct-13B

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

Vega-Instruct-13B описана как дообученная модель для следования инструкциям, чата и вызова функций, однако метаданные классифицируют её как BERT-модель извлечения признаков.

8скачиваний 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

Vega-Instruct-13B — модель на 13 млрд параметров для следования инструкциям и вызова функций. В карточке указано, что она дообучена для точного выполнения запросов и снижения галлюцинаций; приведены результаты тестов на математическое, логическое и обыденное рассуждение. Модель предлагается для чата и использования через API.

Метаданные Hugging Face классифицируют её как feature-extraction на базе архитектуры BERT и указывают библиотеку Transformers, формат PyTorch и лицензию CC BY 4.0. Это расходится с описанием в README как инструктивной чат-модели: подтверждений, что репозиторий содержит веса именно 13B чат-модели, недостаточно.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции в чате
  • вызов функций из диалога с моделью
  • математические и логические рассуждения

Ограничения

Метаданные указывают на BERT feature-extraction, тогда как README описывает инструктивную чат-модель с вызовом функций, поэтому назначение и возможности репозитория противоречивы. Опубликованы лишь отдельные результаты бенчмарков; полный набор оценок в доступном README отсутствует.

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

Vega-Instruct-13B

1. Introduction

Vega-Instruct-13B is tuned for faithful instruction following and low hallucination. This release adds robust function-calling support.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkPolarisVega-7BCastor-13BVega-Instruct-13B
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.5730.5690.5890.621
Logical Reasoning0.8030.8150.8240.849
Common Sense0.7500.7630.7280.777
Language UnderstandingReading Comprehension0.6930.7420.6970.752
Question Answering0.6200.5930.6340.643
Text Classification0.7990.8240.8240.848
Sentiment Analysis0.7720.7570.7760.815
Generation TasksCode Generation0.6820.7110.6990.720
Creative Writing0.6540.6410.6540.688
Dialogue Generation0.6840.6460.6450.694
Summarization0.7570.7550.7540.800
Specialized CapabilitiesTranslation0.8170.7820.7740.823
Knowledge Retrieval0.6610.6770.6670.712
Instruction Following0.7730.7700.7720.793
Safety Evaluation0.7350.7330.7360.773

Overall Performance Summary

The Vega-Instruct-13B 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 Vega-Instruct-13B. Please check our official website for more details.

4. How to Run Locally

Please refer to our code repository for more information about running Vega-Instruct-13B locally.

Temperature

We recommend setting the temperature parameter to 0.6.

5. License

This repository is released under the cc-by-4.0 license. The model supports commercial use.

6. Contact

If you have any questions, please contact us at contact@vega.ai.

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
1c2c49d

0 моделей