/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

Rifa-Nano-0.5B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

RIFA Nano 0.5B — компактная языковая модель, разработанная SM Shahbaj. Она представляет собой дообученную версию Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct и предназначена для создания лёгких разговорных ассистентов, генерации текста, ответов на общие вопросы, простых математических задач, программирования и работы на английском и бенгальском языках.

741скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 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.

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

Модель входит в серию RIFA и ориентирована на сценарии, где важны небольшой размер и низкие требования к ресурсам, включая локальный запуск через Transformers, LM Studio, Ollama или llama.cpp.

Модель содержит около 0,5 млрд параметров и доступна в форматах Safetensors и GGUF, включая варианты с квантованием; для GGUF рекомендуется Q5_K_M как компромисс между качеством и размером. В версии v2 улучшен баланс навыков для бенгальского и английского языков, программирования, лёгкой математики и общих знаний. Дополнительное обучение на примерах с ответом «не знаю» должно снижать количество уверенных ошибочных ответов на явно неразрешимые вопросы.

Из-за небольшого размера модель может ошибаться в сложных рассуждениях, малоизвестных фактах и информации о недавних событиях. Антигаллюцинационное обучение не расширяет её знания, поэтому важные факты, числа и программный код следует проверять. Контекстное окно, точная архитектура и другие характеристики в README не указаны. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

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

RIFA Nano (0.5B)

The smallest model in the RIFA series
Fine-tuned by SM Shahbaj


About

RIFA Nano is a carefully fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct.
It is designed to be a lightweight, helpful assistant with strong Bangla support and reduced hallucination on unanswerable questions.

PropertyValue
NameRIFA Nano
Parameters0.5B
Developed bySM Shahbaj
SeriesRIFA (Nano → Flash → Code → Edge → Pro)

What's new in v2

  • Improved skill mix (Bangla + English + coding + light math + general knowledge)
  • Dedicated anti-hallucination training ("I don't know" examples)

Downloads

FileLink
Model files (safetensors)Browse files
Rifa-Nano-0.5B.F16.ggufDownload
Rifa-Nano-0.5B.Q3_K_M.ggufDownload
Rifa-Nano-0.5B.Q4_K_M.ggufDownload
Rifa-Nano-0.5B.Q5_K_M.ggufDownload
Rifa-Nano-0.5B.Q6_K.ggufDownload
Rifa-Nano-0.5B.Q8_0.ggufDownload

Recommended quant: Q5_K_M (best balance of quality & size)


Quick Start

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo = "smshahbaj/Rifa-Nano-0.5B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, device_map="auto")

messages = [{"role": "user", "content": "তুমি কে?"}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

GGUF (LM Studio / Ollama / llama.cpp)

Download any .gguf file from the table above and load it directly.


Limitations

  • This is a 0.5B model. It will still make mistakes on complex reasoning, very recent events, and obscure facts.
  • The anti-hallucination training reduces confident wrong answers on clearly unanswerable questions, but it does not add knowledge beyond the model's size.
  • Always double-check important information (code, numbers, facts).

RIFA Series

ModelSizeFocus
RIFA Nano0.5BLightweight + Bangla
RIFA Flash1.7BBalanced
RIFA Code0.6BCoding
RIFA Edge0.6BEdge devices
RIFA Pro3BHighest quality

Maintainer

SM Shahbaj
huggingface.co/smshahbaj

License: Apache 2.0

Documentation

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
3492179

0 моделей