/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma3_text · dense
Опубликована
18 сен 2026

smolified-aiexpense2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дистиллированная разговорная модель Smolify для генерации текста в сценариях учёта расходов.

424скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

smolify/smolified-aiexpense2 — компактная разговорная DSLM от Smolify Foundry для сценариев, связанных с учётом расходов. Модель построена на архитектуре Gemma 3 Text и имеет 257 млн параметров; заявлены обучение дистилляцией и оптимизация для CPU/NPU и сред с ограниченной видеопамятью. Она поддерживает генерацию текста и рассчитана на диалоговое использование, с контекстом до 32 768 токенов.

Карточка указывает английский язык, формат safetensors и лицензию Apache-2.0. README также описывает сочетание 4-битной квантизации и FP16, но метаданные репозитория подтверждают только safetensors. Модель можно рассматривать для лёгких диалоговых сценариев по расходам, однако README не раскрывает конкретные функции, данные обучения и показатели качества; перед использованием в важных финансовых процессах ответы следует проверять.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник по вопросам личных расходов
  • разработка лёгкого чат-бота для учёта расходов
  • ответы на типовые вопросы о расходах на устройстве с ограниченными ресурсами

Ограничения

README не приводит описания конкретных функций, обучающих данных или результатов оценки, поэтому надёжность ответов о расходах не установлена. Заявленная в README 4-битная квантизация не отражена в метаданных форматов репозитория.

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

🤏 smolified-aiexpense2

Intelligence, Distilled.

This is a Domain Specific Language Model (DSLM) generated by the Smolify Foundry.

It has been synthetically distilled from SOTA reasoning engines into a high-efficiency architecture, optimized for deployment on edge hardware (CPU/NPU) or low-VRAM environments.

📦 Asset Details

  • Origin: Smolify Foundry (Job ID: a668708e)
  • Architecture: gemma-3-270m
  • Training Method: Proprietary Neural Distillation
  • Optimization: 4-bit Quantized / FP16 Mixed
  • Dataset: Link to Dataset

🚀 Usage (Inference)

This model is compatible with standard inference backends like vLLM, and Hugging Face Transformers.

# Example: Running your Sovereign Model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "smolify/smolified-aiexpense2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

messages = [
    {"role": "system", "content": '''Convert the user's request into SQL.'''},
    {"role": "user", "content": '''How much money did I spend on dining out last month?'''}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize = False,
    add_generation_prompt = True,
)
if "gemma-3-270m" == "gemma-3-270m":
    text = text.removeprefix('<bos>')

from transformers import TextStreamer
_ = model.generate(
    **tokenizer(text, return_tensors = "pt").to(model.device),
    max_new_tokens = 1000,
    temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = 64,
    streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True),
)

⚖️ License & Ownership

This model weights are a sovereign asset owned by smolify. Generated via Smolify.ai.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
c318eb8

0 моделей