Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-7B
Опубликована: 18 июн 2026

Ссылки

miseai

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Venti MiseAI — локальная дообученная модель на базе Qwen2.5-Coder-7B для генерации и рефакторинга кода, решения технических задач и написания документации.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Venti MiseAI 1.1 — локальный ИИ-ассистент от Venti Labs, дообученный на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B. Модель предназначена для генерации и рефакторинга кода, решения технических задач и подготовки документации. По карточке она содержит 7 млрд параметров и распространяется в формате GGUF с квантизацией Q8_0; заявлена поддержка запуска через Ollama, llama.cpp и LM Studio, в том числе на потребительских GPU с 8 ГБ видеопамяти.

Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст, включая программный код. Разработчик заявляет, что после загрузки MiseAI работает локально и не отправляет данные в облако. В метаданных указан английский язык карточки, но конкретный набор поддерживаемых естественных языков не описан. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация программного кода по текстовому запросу
рефакторинг и оптимизация существующего кода
пошаговый разбор технических задач
написание документации и README
локальный чат-помощник для программирования

Ограничения

Заявления о качестве генерации и работе на видеокарте с 8 ГБ памяти приведены разработчиком; независимые результаты оценки в карточке не представлены. Набор поддерживаемых естественных языков не конкретизирован.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Venti MiseAI 1.1

Intelligence that lives on your machine.

MiseAI is a powerful, private AI assistant built by Venti Labs. It runs 100% locally on your hardware — no cloud, no API keys, no data leaving your device.

Highlights

🧠 7B Parameters — Fine-tuned from Qwen 2.5 Coder 7B
🔒 Fully Private — Runs offline, no internet required after download
💻 Expert Coder — Production-ready code generation and refactoring
⚡ 8GB VRAM — Optimized to run on consumer GPUs
📦 GGUF Format — Ready for Ollama, llama.cpp, LM Studio

Quick Start (Ollama)

ollama run ventilabs/miseai

Or install the Venti CLI:

irm venti-labs.xyz/install | iex
venti launch mise

Model Details

Property	Value
Base Model	Qwen 2.5 Coder 7B
Fine-tuning	LoRA (QLoRA)
Quantization	Q8_0
File Size	~8.1 GB
Context Window	16,384 tokens
Max Output	8,192 tokens

Use Cases

Code Generation — Write production-ready code in any language
Code Refactoring — Optimize and restructure existing codebases
Problem Solving — Step-by-step reasoning through complex challenges
Technical Writing — Documentation, README files, and technical articles

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов: 7249df7