/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 2203.05482

DataDecide-c4-1B-52500_55000_57500_60000_62500_weightedavg_merge

yuhengtu-bytedance
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Llama на 1,2 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

199скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 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.

  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.

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

DataDecide-c4-1B-52500_55000_57500_60000_62500_weightedavg_merge — слитая языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная yuhengtu-bytedance. Она создана методом Linear merge с помощью mergekit из пяти предварительно обученных чекпойнтов C4; базовым при слиянии был чекпойнт step62500. Модель предназначена для генерации текста и имеет около 1,2 млрд параметров, контекст до 2048 токенов, формат весов safetensors и библиотеку Transformers.

Модель может служить компактной основой для генерации и продолжения текста. README и метаданные не описывают специальные прикладные области или языковую специализацию, поэтому сценарии применения ограничиваются общими задачами генерации текста.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Результаты и ограничения слияния отдельно не описаны; качество и пригодность для конкретных сценариев требуют оценки.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков текстов
  • эксперименты с объединением чекпойнтов языковых моделей

Ограничения

В README и метаданных не описаны качество, языковая специализация или результаты оценки модели; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Условия лицензии не приведены в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DataDecide-c4-1B-52500_55000_57500_60000_62500_weightedavg_merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Linear merge method using /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step62500 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step60000
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step52500
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step55000
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step57500

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step52500
  parameters:
    weight: 1
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step55000
  parameters:
    weight: 2
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step57500
  parameters:
    weight: 3
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step60000
  parameters:
    weight: 4
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step62500
  parameters:
    weight: 5
base_model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/c4/step62500
merge_method: linear
parameters:
  normalize: true
dtype: float32
out_dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fdb5c2e

0 моделей

    Создать бенчмарк