/ Модель

Характеристики

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

Zephyr-Summarizer-3B

ЭмбеддингиТекст → embedding5 профессий

Производная модели yding03/Zephyr-Summarizer-3B. Модель, заявленная для абстрактивной суммаризации документов, диалогов и расшифровок, с метаданными архитектуры BERT и задачей feature-extraction.

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

Карточка модели procedure2012/Zephyr-Summarizer-3B на Hugging Face совпадает с карточкой yding03/Zephyr-Summarizer-3B, поэтому описание составлено по ней.

Zephyr-Summarizer-3B — модель для создания кратких абстрактивных пересказов документов, диалогов и расшифровок. В README приводятся результаты внутренних сравнительных тестов и рекомендуется температура генерации 0,6. Метаданные Hugging Face указывают архитектуру BERT с классом BertModel, библиотеку Transformers, формат PyTorch и лицензию Apache-2.0.

Карточка заявляет применение для суммаризации, однако метаданные классифицируют модель как feature-extraction и не подтверждают генеративную архитектуру или работу с заданными языками и контекстом. Поэтому назначение из README следует считать заявленным, а заявленные преимущества бенчмарков — не подтверждёнными подробностями воспроизводимой методики.

Сценарии применения

  • Создание краткого пересказа документа
  • Суммаризация расшифровки разговора
  • Сжатие содержания диалога

Ограничения

Метаданные указывают feature-extraction и архитектуру BertModel, что не подтверждает заявленную в README генерацию пересказов; примеры вызова и воспроизводимая методика бенчмарков не приведены.

Для каких профессий подходит5

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

Zephyr-Summarizer-3B

1. Introduction

Zephyr-Summarizer-3B produces faithful, abstractive summaries across documents, dialogues and transcripts.

2. Evaluation Results

Comprehensive Benchmark Results

BenchmarkBriefLMZephyr-1BCondenserZephyr-Summarizer-3B
Core Reasoning TasksMath Reasoning0.6130.6380.6430.660
Logical Reasoning0.8080.8270.8190.850
Common Sense0.7700.7740.7440.796
Language UnderstandingReading Comprehension0.7360.7700.7440.776
Question Answering0.6040.6390.6320.664
Text Classification0.8060.7970.7930.850
Sentiment Analysis0.7740.7920.8090.825
Generation TasksCode Generation0.7060.7260.7440.752
Creative Writing0.6990.7030.6770.726
Dialogue Generation0.6760.6900.6710.720
Summarization0.7620.7940.7960.814
Specialized CapabilitiesTranslation0.7980.8030.7970.831
Knowledge Retrieval0.6950.6990.6730.732
Instruction Following0.7920.8030.7710.808
Safety Evaluation0.7770.7770.7510.790

Overall Performance Summary

The Zephyr-Summarizer-3B 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 Zephyr-Summarizer-3B. Please check our official website for more details.

4. How to Run Locally

Please refer to our code repository for more information about running Zephyr-Summarizer-3B 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 info@zephyr.works.

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
b192f9c

0 моделей