Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: mmBERT-small
Библиотека: watt-flash
Опубликована: 26 сен 2026

Ссылки

watt-flash-0.1

Классификация без дообученияТекст → label

Мультиязычная модель zaitlabs на базе mmBERT-small, которая отвечает на типизированные вопросы о текстовом состоянии, выдавая вероятности вариантов.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

watt-flash-0.1 — мультиязычная модель для классификации по заданным вопросам, разработанная zaitlabs. Она принимает состояние в виде текста и типизированные вопросы (`noul`, `choice`, `score`), а в ответ выдаёт вероятности вариантов; один запрос обрабатывается одним прямым проходом модели. Модель предназначена для компактной оценки состояний и извлечения структурированных ответов без отдельного прохода для каждого вопроса.

В основе лежит дообученный энкодер jhu-clsp/mmBERT-small с 140 млн параметров и контекстом до 8 192 токенов. README сообщает о мультиязычном корпусе вопросов из 490 000 примеров на 20 языках; метаданные перечисляют поддержку 21 языка. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

определение по сообщению, запрошен ли возврат средств
выбор подходящей категории для текстового описания
оценка заданного свойства текста по шкале
извлечение нескольких структурированных ответов из одного текстового состояния

Ограничения

Модель выдаёт вероятности вариантов для заданных типизированных вопросов; README не сообщает метрики качества и не уточняет, как интерпретировать калибровку за пределами этого формата.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

watt-flash-0.1

Code: github.com/zaitgeist-charly/zaitlabs-watt-flash-0.1

State + typed questions (noul, choice, score) -> option probabilities. One forward pass per request.

git clone https://github.com/zaitgeist-charly/zaitlabs-watt-flash-0.1 && cd zaitlabs-watt-flash-0.1 && uv sync
uv run python -m watt_flash '{"state": "Doppelt belastet, bitte erstatten.", "questions": {"refund": {"type": "noul", "instructions": "Refund requested?"}}}'

mmBERT-small backbone, 140M parameters, 8,192-token context. Multilingual question corpus, 490,000 examples, 20 languages.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · watt-flash · zero-shot-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов: d49a3a8