/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-0.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2026

ZINI-1-CHAT-STORIES

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель Qwen2 для диалоговой генерации художественных историй на английском языке.

324скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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.

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

ZINI-1-CHAT-STORIES — компактная диалоговая модель для создания художественных историй. Она разработана на основе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct и дообучена для сценариев сторителлинга; архитектура — плотная Qwen2 с 494 млн параметров, модель использует библиотеку Transformers и формат Safetensors. Контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации рассказов, сказок и других художественных текстов в диалоге: например, мистики, романтики, научной фантастики и ужасов. В описанном сценарии она отвечает только художественными историями и отказывает в запросах на математику, код, прогноз погоды, рецепты и новости. Поддерживаемый язык — английский. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • написание коротких художественных рассказов
  • создание сказок и историй на ночь
  • генерация детективных историй
  • написание романтической прозы
  • создание научно-фантастических сюжетов
  • генерация историй ужасов

Ограничения

Модель настроена на художественные истории и может отказывать в запросах вне этого сценария, включая математику, код, погоду, рецепты и новости. В карточке заявлена компактность, но отдельные показатели качества не приведены.

Для каких профессий подходит3

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

📖 ZINI-1-CHAT-STORIES

ZINI-1-CHAT-STORIES is a compact, story-only conversational model for creative fiction: short stories, fairy tales, bedtime tales, mysteries, romance, sci-fi and horror — one tale at a time.

  • Size: 0.5B parameters (≈ 1 GB, runs on light hardware)
  • Base: Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct (Apache-2.0)
  • Task: chat / text-generation, specialized as a storytelling companion
  • License: Apache-2.0 (see LICENSE)

What it is. ZINI-1-CHAT-STORIES ships the weights of its Apache-2.0 base model and is positioned as a storytelling assistant: it is designed to be driven by a story-only system prompt (like the one in the demo Space), which instructs it to respond exclusively with fiction and to decline non-story requests. All credit for the underlying language model goes to the Qwen team (Qwen2.5-0.5B-Instruct, Apache-2.0).

Demo

Try it live in the companion Space:

👉 https://huggingface.co/spaces/zeene-prod/ZINI-1-CHAT-STORIES-demo

A story-only chatbot. It refuses math, code, weather, recipes and news, and writes tales instead.

Quickstart (transformers)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "zeene-prod/ZINI-1-CHAT-STORIES"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto", torch_dtype="auto"
)

def tell_story(prompt: str) -> str:
    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": (
                "You are ZINI-1, a warm, imaginative storytelling companion. "
                "You respond ONLY with creative fiction. Never do math, never "
                "write code, never give facts; steer everything back to stories."
            ),
        },
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]
    text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
    out = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=512,
        do_sample=True,
        temperature=0.9,
        top_p=0.95,
    )
    return tokenizer.decode(out[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

print(tell_story("a bedtime story about a little fox who collects quiet things"))

Inference API

The model is exposed through the Hugging Face Inference API (api-inference.huggingface.co/models/zeene-prod/ZINI-1-CHAT-STORIES) which the demo Space calls from the browser:

{
  "inputs": "…conversation…",
  "parameters": {
    "max_new_tokens": 600,
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95,
    "do_sample": true,
    "repetition_penalty": 1.1
  }
}

If the API is cold-starting, the demo politely waits, retries once, and — as a last resort — falls back to its built-in story engine so stories never stop.

License & attribution

Apache-2.0. Model weights © Alibaba Cloud / Qwen team (Qwen2.5-0.5B-Instruct); redistributed unchanged. See LICENSE.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f0fb0ed

0 моделей