Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 12,1 млрд
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Himeyuri-v0.1-12B
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 апр 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2408.07990

Twilight-SCE-12B-v2

yamatazen

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для диалоговой генерации, ролевых сценариев и художественного письма.

22скачиваний за 30 дней8лайковвеса 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

Twilight-SCE-12B-v2 — слитая модель Mistral на 12,1 млрд параметров, созданная yamatazen методом SCE с помощью mergekit. За основу взята yamatazen/Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated; в объединение также вошли четыре другие языковые модели. Токенизатор дополнен токенами ChatML, а архитектура MistralForCausalLM предназначена для генерации текста и диалогов.

Модель подходит для чат-общения, ролевых сценариев и художественного письма. Она поддерживает английский и японский языки и имеет нативное контекстное окно 131 072 токена. Весовые файлы представлены в формате safetensors, модель рассчитана на запуск через Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях качества в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

ведение диалога на английском языке
ведение диалога на японском языке
разыгрывание ролевых сценариев
написание художественных текстов
генерация продолжений текста с длинным контекстом

Ограничения

Лицензия в предоставленных данных не указана. Фактические характеристики качества и ограничения применения не описаны.

Для каких профессий подходит5

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели 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

Также подходит для

III.2Исследование рынка и маркетинг

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png This is a Mistral model with ChatML tokens added to the tokenizer.

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SCE merge method using yamatazen/Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: yamatazen/Shisa-v2-Mistral-Nemo-12B-Abliterated
models:
  - model: Elizezen/Himeyuri-v0.1-12B
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: yamatazen/Himeyuri-Magnum-12B
    parameters:
      weight: 0.6
  - model: nbeerbower/mistral-nemo-gutenberg-12B-v4
    parameters:
      weight: 0.5
  - model: inflatebot/MN-12B-Mag-Mell-R1
    parameters:
      weight: 0.3
  - model: PocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.1.0-12b
    parameters:
      weight: 0.3
merge_method: sce
dtype: bfloat16
parameters:
  normalize: true
  select_topk: 0.5
tokenizer:
  source: union

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: 49e6a4a