/ Модель

Характеристики

Контекст
5 120 токенов
Параметры
51,8 млн
Размер весов
104 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Supra-1.5-50M-Instruct-exp
Опубликована
12 июн 2026

Supra-1.5-50M-Instruct-exp-mlx-fp16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель Llama на 51,8 млн параметров для генерации текста и ответов на инструкции, преобразованная в формат MLX.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Supra-1.5-50M-Instruct-exp-mlx-fp16 — модель генерации текста с архитектурой Llama, преобразованная в формат MLX из SupraLabs/Supra-1.5-50M-Instruct-exp с помощью mlx-lm 0.31.3. Репозиторий опубликовал usermma; исходная модель разработана SupraLabs.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы в формате инструкций. Веса представлены в формате safetensors; объём модели — 51,8 млн параметров, контекст — до 5120 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0.

Компактный размер подходит для лёгких сценариев генерации текста, однако короткий контекст и малое число параметров ограничивают сложные рассуждения и работу с длинными документами. README описывает преобразование в MLX, но не приводит оценки качества или конкретные результаты тестирования.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых ответов на инструкции
  • ответы на простые вопросы на английском языке
  • прототипирование компактного языкового ассистента
  • запуск текстовой модели в экосистеме MLX

Ограничения

Контекст ограничен 5120 токенами, а размер модели невелик, поэтому качество сложных рассуждений и ответов на длинные запросы может быть ограниченным. В README не приведены результаты оценки качества.

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

usermma/Supra-1.5-50M-Instruct-exp-mlx-fp16

The Model usermma/Supra-1.5-50M-Instruct-exp-mlx-fp16 was converted to MLX format from SupraLabs/Supra-1.5-50M-Instruct-exp using mlx-lm version 0.31.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("usermma/Supra-1.5-50M-Instruct-exp-mlx-fp16")

prompt = "hello"

if hasattr(tokenizer, "apply_chat_template") and tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
38ca600

0 моделей