Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 1,2 млрд
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: Llama-3.2-1B
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 авг 2026

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099

my-custom-llama-3.2-1b-merged

roky-dev

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Компактная объединённая модель Llama 3.2 для диалогов, генерации текста, ответов на вопросы и суммаризации.

122скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

roky-dev/my-custom-llama-3.2-1b-merged — языковая модель, полученная разработчиком путём слияния моделей семейства Llama 3.2 с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct; в слияние также вошли unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct и meta-llama/Llama-3.2-1B. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1,2 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Её можно применять для ответов на вопросы, суммаризации и помощи в написании текста. Поддерживаемый контекст — до 131 072 токенов. Модель унаследовала многоязычную направленность базовой модели; конкретные языки карточка не перечисляет.

Это компактная объединённая модель, поэтому качество ответов и следование инструкциям могут отличаться от исходных моделей и зависят от сценария. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
суммаризация длинных текстов
подготовка и переформулирование черновиков
генерация текста по запросу

Ограничения

Сведения о конкретных поддерживаемых языках и лицензии отсутствуют в предоставленных данных. Качество и следование инструкциям после слияния могут отличаться от исходных моделей.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

output_model

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


merge_method: dare_ties
base_model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
models:
  - model: meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct
  - model: unsloth/Llama-3.2-1B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
  - model: meta-llama/Llama-3.2-1B
    parameters:
      weight: 0.5
      density: 0.5
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 3f05ffc