Tiny DeepseekV3ForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 163 840 токенов
- Параметры
- 1 млн
- Архитектура
- deepseek_v3 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 4 июн 2025
Ссылки
tiny-DeepseekV3ForCausalLM
trl-internal-testing/tiny-DeepseekV3ForCausalLM — минимальная модель на базе DeepseekV3ForCausalLM, созданная для модульных тестов библиотеки TRL.
67 601скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 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.
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 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
Разработчик и точные параметры реализации в предоставленных данных не указаны; по контексту модель относится к экосистеме Hugging Face Transformers.
Модель предназначена прежде всего для тестирования компонентов и сценариев библиотеки TRL, а не для практического решения прикладных задач генерации текста. Архитектура обозначена как causal language model, однако размер, число параметров, поддерживаемые языки, модальности и длина контекста не указаны.
Сильная сторона модели — компактность и пригодность для быстрых тестов. Ограничения включают отсутствие сведений о качестве генерации, рабочих характеристиках и применимости вне тестовой среды. Лицензия в предоставленном README не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- DeepseekV3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 0626191