/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging FacearXiv 2203.05482

DataDecide-dolma1_7-no-reddit-1B-60000_62500_65000_67500_69369_weightedavg_merge

yuhengtu-bytedance
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная Llama-модель на 1,2 млрд параметров, полученная слиянием контрольных точек dolma1_7-no-reddit и предназначенная для генерации текста.

260скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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-dolma17-no-reddit — объединённая предобученная языковая модель, опубликованная yuhengtu-bytedance. Она создана методом линейного слияния mergekit из пяти контрольных точек серии dolma1_7-no-reddit, одна из которых использована как базовая. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 1,2 млрд параметров и предназначена для генерации текста; поддерживает контекст до 2048 токенов.

Модель подходит для экспериментов и приложений, которым нужна компактная авторегрессионная генерация текста. README и метаданные не уточняют её языковое покрытие, результаты оценки или специализированные области применения. Файлы опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не обозначена.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • эксперименты с объединением языковых моделей
  • прототипирование приложений на компактной языковой модели

Ограничения

В предоставленных данных не описаны языковое покрытие, качество на задачах и специальные ограничения модели. Лицензия не указана.

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-dolma1_7-no-reddit-1B-60000_62500_65000_67500_69369_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/dolma1_7-no-reddit/step69369 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/dolma1_7-no-reddit/step65000
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step67500
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step60000
  • /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step62500

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/dolma1_7-no-reddit/step60000
  parameters:
    weight: 1
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step62500
  parameters:
    weight: 2
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step65000
  parameters:
    weight: 3
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step67500
  parameters:
    weight: 4
- model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step69369
  parameters:
    weight: 5
base_model: /opt/tiger/Pan_Safety_Better_Measurement/merge_scaling_ckpts_cache/source_ckpts/dolma1_7-no-reddit/step69369
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
3b6db65

0 моделей

    Создать бенчмарк