/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
23,4 млрд
Размер весов
47,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Small-24B-Instruct-2501
Библиотека
vllm
Опубликована
30 янв 2025

Mistral-Small-24B-Instruct-2501-Abliterated

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная версия Mistral Small 24B Instruct с ослабленными отказами для диалоговой генерации текста.

146скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 мар 2025

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-Small-24B-Instruct-2501-Abliterated — версия Mistral Small 24B Instruct, созданная huihui-ai с помощью abliteration: авторы изменили базовую модель, чтобы убрать механизмы отказа. Это экспериментальная версия с открытым стилем ответов; в карточке метод назван грубым proof of concept. Модель предназначена для диалогов и генерации текста, а также предоставляет интерфейс вызова инструментов.

Архитектура — плотная трансформерная MistralForCausalLM с 23,4 млрд параметров; контекст — до 32 768 токенов. Заявлена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, китайского, японского, русского и корейского языков. Используются веса Safetensors, библиотека vLLM. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на запросы пользователей
  • генерация текста на нескольких языках
  • ответы на запросы, которые базовая модель могла бы отклонить
  • создание прототипов чат-ботов с вызовом инструментов

Ограничения

Авторы характеризуют abliteration как грубую proof-of-concept реализацию; снижение отказов не гарантирует полного отсутствия ограничений или стабильного поведения. Описание не приводит результатов оценки качества.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · vllm

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
dfaba92

0 моделей