/ Модель

Характеристики

Контекст
105 токенов
Параметры
105 млн
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

Mistral-NWPU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель архитектуры Mistral для генерации текста.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Mistral-NWPU — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем swadhindas324 на Hugging Face. Это дообученная модель архитектуры MistralForCausalLM с 105,3 млн параметров, предназначенная для задачи text-generation. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; в метаданных указан контекст длиной 105 токенов.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных, но не описывает назначение, языки, качество или результаты оценки. Поэтому область применения модели и её сильные стороны нельзя надёжно определить; перед использованием следует проверить её поведение на собственных данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста короткими фрагментами
  • экспериментальная проверка генерации текста на пользовательских запросах
  • изучение компактной модели архитектуры Mistral

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающий набор данных, целевое назначение и результаты оценки. Контекст указан как 105 токенов, что ограничивает длину обрабатываемого текста.

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

Mistral-NWPU

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 32
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.12.1+cu130
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
17423f8

0 моделей