Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 12,1 млрд
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: shisa-v2-mistral-nemo-12b
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 апр 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated

yamatazen

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации текста на английском и японском языках.

186скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 апр 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.

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

Yamatazen/Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated — объединённая методом TIES модель на базе shisa-ai/shisa-v2-mistral-nemo-12b с компонентом natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она предназначена для диалогов и генерации текста на английском и японском языках; в метаданных также отмечен интерфейс для вызова инструментов.

Модель распространяется в формате Safetensors и рассчитана на использование через Transformers. Ослабленные направления отказа могут означать меньшую склонность к отказам, однако карточка не приводит отдельной оценки безопасности или качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

диалоговый ассистент на английском языке
диалоговый ассистент на японском языке
генерация и продолжение текста
ответы на вопросы в чате
вызов инструментов через интерфейс диалога

Ограничения

Ослабление направлений отказа может снизить способность модели отказываться от нежелательных запросов; отдельные оценки качества и безопасности не приведены. Для запуска требуются значительные вычислительные ресурсы из-за размера модели.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using shisa-ai/shisa-v2-mistral-nemo-12b as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: shisa-ai/shisa-v2-mistral-nemo-12b
models:
  - model: natong19/Mistral-Nemo-Instruct-2407-abliterated
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
merge_method: ties
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true

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: 1b8078a