/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
123 млрд
Размер весов
250 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

prototype-128x01

shamwowzer
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая методом Multi-SLERP модель Mistral на 123,4 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 262 144 токенов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

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

prototype-128x01 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом Multi-SLERP. В объединение вошли /workspace/mistral-text-only и /workspace/modeler/Behemoth с равными весами; базой и источником токенизатора указана /workspace/mistral-text-only.

Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 123,4 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Заявленная длина контекста — 262 144 токена; репозиторий содержит веса safetensors и предназначен для Transformers.

Карточка не указывает лицензию и не описывает языки или специализированные сценарии применения. Возможности и качество ответов за пределами генерации текста отдельно не подтверждены.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалогов с языковой моделью
  • создание продолжений для заданного текста

Ограничения

В карточке не указаны лицензия и поддерживаемые языки, а качество для конкретных задач не описано. Для эксплуатации необходима инфраструктура, способная разместить модель на 123,4 млрд параметров.

Для каких профессий подходит6

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

prototype-128x01

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Multi-SLERP merge method using /workspace/mistral-text-only as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • /workspace/modeler/Behemoth

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: /workspace/modeler/Behemoth
    parameters:
      weight: [0.5]
  - model: /workspace/mistral-text-only
    parameters:
      weight: [0.5]
base_model: /workspace/mistral-text-only
merge_method: multislerp
tokenizer:
  source: base
parameters:
  normalize_weights: false
  eps: 1e-8
pad_to_multiple_of: 8
int8_mask: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
8fae0ff

0 моделей

    Создать бенчмарк