Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 9,9 млрд
- Размер весов
- 41,2 ГБ
- Лицензия
- Своя лицензия
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Virtuoso-Lite
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 31 янв 2025
Ссылки
Maestro-10B
Дообученная на OpenOrca англоязычная Llama-модель примерно на 10 млрд параметров для диалогов, рассуждений, генерации кода и решения математических задач.
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.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,4218
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,1911
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Maestro-10B — языковая модель примерно с 9,9 млрд параметров, созданная suayptalha дообучением Virtuoso-Lite от arcee-ai на датасете OpenOrca. Она использует плотную архитектуру Llama и предназначена для диалогов и генерации текста; унаследованные от базовой модели сильные стороны включают рассуждения, генерацию кода, математические и технические задачи. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и ориентирована на английский язык.
Модель подходит для диалоговых ассистентов, ответов на вопросы, помощи с кодом и решения математических и технических задач. Файлы представлены в форматах PyTorch и Safetensors. В карточке указана лицензия «other», поэтому конкретные условия использования следует сверить с лицензией репозитория.
Сценарии применения
- создание англоязычного диалогового ассистента
- ответы на вопросы в чате
- генерация и объяснение кода
- решение математических задач
- помощь с техническими вопросами
Ограничения
В карточке не приведены результаты независимых оценок качества; лицензия обозначена как «other», поэтому перед использованием нужно проверить её конкретные условия.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.3Извлечение и структурирование данных
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- d37a2f1