/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Seed-Coder-8B-Base
Опубликована
7 мая 2026

zeta-2.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Zeta 2.1 предлагает правки кода по контексту проекта, истории изменений и редактируемому фрагменту.

3 362скачиваний за 30 дней132лайкавеса обновлены8 мая 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.

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

Zeta 2.1 — модель предсказания правок кода, разработанная Zed Industries и дообученная на ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base. По контексту кода, истории изменений и редактируемому фрагменту рядом с курсором она предлагает переписанное содержимое этого фрагмента; поддерживаются многообластные маркеры редактирования в формате SPM с префиксом, суффиксом и серединой.

Модель имеет плотную архитектуру семейства Llama с классом LlamaForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Она принимает текстовый контекст кода и выдаёт текст с предлагаемой правкой; нативная длина контекста — 32 768 токенов. Модель ориентирована на англоязычные сценарии, лицензия — Apache-2.0.

Её назначение — подсказки для редактирования кода с учётом контекста проекта и предыдущих правок. Карточка не приводит оценки качества или список поддерживаемых языков программирования, поэтому пригодность для конкретного языка кода следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • предложение следующего изменения кода в редакторе
  • переписывание выделенного фрагмента рядом с курсором
  • редактирование кода с учётом истории изменений
  • правки кода с учётом содержимого связанных файлов

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и не перечисляет поддерживаемые языки программирования; результаты для конкретного проекта и языка кода требуют проверки.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Zeta 2.1

Zeta 2.1 is a code edit prediction (also known as next-edit suggestion) model finetuned from ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base.

Given code context, edits history and an editable region around the cursor, it predicts the rewritten content for that region.

  • Developed by: Zed Industries
  • License: Apache-2.0
  • Fine-tuned from: ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Base
  • Model version: 0323-multi-region-filtered-r3

Prompt format

The model uses a SPM (suffix-prefix-middle) style prompt with numbered multi-region markers for editable regions:

Here is a minimal example:

<[fim-suffix]>
code after editable region
<[fim-prefix]><filename>related/file.py
related file content

<filename>edit_history
--- a/some_file.py
+++ b/some_file.py
-old
+new

<filename>path/to/target_file.py
code before editable region
<|marker_1|>
code that
needs to<|user_cursor|>
be rewritten
<|marker_2|>
<[fim-middle]>

Expected output (should be generated by the model, without backticks):

<|marker_1|>
revised content for
the editable region
<|marker_2|>

Here is a real-world example:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9a83b32

0 моделей