/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 июн 2026

Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Черновая модель DFlash для ускорения генерации текста Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct методом speculative decoding.

414скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены23 июн 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

Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash — модель черновых предсказаний для ускорения генерации текста методом speculative decoding. Её разработали SpeakLeash и ACK Cyfronet AGH; обучение проводилось на том же наборе данных, что и для Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct, с использованием реализации на базе фреймворка ALLaMo.

Модель предназначена для совместной работы с Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct через сервер инференса с поддержкой DFlash speculative decoding и не является самостоятельной языковой моделью. Она построена на архитектуре Qwen3, имеет около 1 млрд параметров и контекст длиной до 32 768 токенов. Заявлена поддержка 32 европейских языков с оптимизацией для польского; в метаданных перечислены коды языков, включая польский, английский и русский.

Модель помогает ускорять генерацию, предлагая черновые продолжения для проверки целевой моделью. Для работы требуется совместимая целевая модель и сервер с поддержкой DFlash. Распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ускорение генерации текста Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct
  • черновое предсказание токенов при speculative decoding
  • развёртывание ускоренного вывода через совместимый сервер инференса

Ограничения

Модель не является самостоятельной: для работы ей нужна Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct и сервер инференса с поддержкой DFlash speculative decoding.

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

Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash

Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash is a DFlash draft model designed for use with Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct. Its development and training were supported by computational grant PLG/2026/019559 and carried out on the Helios supercomputer, providing access to the advanced infrastructure and computational resources required for large-scale machine learning workloads.

This is not a standalone language model. It is designed to be paired with the target model in a speculative decoding setup.

Model

The model was trained on the same training dataset as the target model, Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct. Training was performed using a custom implementation built on top of the ALLaMo framework, developed by Krzysztof Ociepa.

Quick Start

This model should be used with an inference server that supports DFlash speculative decoding.

SGLang (version > 0.5.6):

export SGLANG_ALLOW_OVERWRITE_LONGER_CONTEXT_LEN=1

python -m sglang.launch_server \
    --model-path speakleash/Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct \
    --speculative-algorithm DFLASH \
    --speculative-draft-model-path speakleash/Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash \
    --speculative-num-draft-tokens 16

vLLM (version > 0.20.0):

vllm serve speakleash/Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct \
  --speculative-config '{"method": "dflash", "model": "speakleash/Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash", "num_speculative_tokens": 15}' \
  --attention-backend flash_attn \
  --max-num-batched-tokens 32768

Credits

  • Krzysztof OciepaSpeakLeash - project lead, concept design, calibration data preparation, training pipeline development, and draft model delivery.
  • Bielik-Minitron-7B-v3.0-Instruct development team:
    • Remigiusz KinasBielik.AI - conceptualizing, coordinating RL trainings, data preparation, benchmarking and quantizations
    • Paweł KiszczakBielik.AI - pruning and distillation supervision
    • Sergio P. PerezNVIDIA - conceptualizing, benchmarking and quantizations
    • Krzysztof OciepaBielik.AI - team leadership, conceptualizing, data preparation, process optimization and oversight of training
    • Łukasz FlisCyfronet AGH - coordinating and supervising the training
    • Adrian GwoździejBielik.AI - data preparation and ensuring data quality
    • Krzysztof WróbelBielik.AI - benchmarks

The model could not have been created without the commitment and work of the entire SpeakLeash team, whose contribution is invaluable. Thanks to the hard work of many individuals, it was possible to gather a large amount of content in Polish and establish collaboration between the open-science SpeakLeash project and the HPC center: ACK Cyfronet AGH. Individuals who contributed to the creation of the model: Sebastian Kondracki, Marek Magryś, Sonia Staniek, Waldemar Boszko, Igor Ciuciura.

We gratefully acknowledge Polish high-performance computing infrastructure PLGrid (HPC Center: ACK Cyfronet AGH) for providing computer facilities and support within computational grant no. PLG/2026/019559.

Citation

Please cite this model using the following format:

@misc{ociepa2025bielik11bv3multilingual,
      title={Bielik 11B v3: Multilingual Large Language Model for European Languages}, 
      author={Krzysztof Ociepa and Łukasz Flis and Remigiusz Kinas and Krzysztof Wróbel and Adrian Gwoździej},
      year={2025},
      eprint={2601.11579},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2601.11579}, 
}
@misc{BielikMinitron7Bv3dflash,
    title     = {Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash model card},
    author    = {Ociepa, Krzysztof and Flis, Łukasz and Kinas, Remigiusz and Gwoździej, Adrian and Wróbel, Krzysztof and {SpeakLeash Team} and {Cyfronet Team}},
    year      = {2026},
    url       = {https://huggingface.co/speakleash/Bielik-Minitron-7B-v3.0-DFlash},
    note      = {Accessed: 2026-06-24}, % change this date
    urldate   = {2026-06-24} % change this date
}

Contact Us

If you have any questions, suggestions, or feedback, please use the Discussions tab on Hugging Face. For direct communication, join the SpeakLeash Discord server or connect with the Bielik team on LinkedIn.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DFlashDraftModel
Ревизия весов
36ac8a3

0 моделей