/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
164 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
granitemoe · MoE
Базовая модель
granite-3.1-1b-a400m-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
4 окт 2026

granite-3.1-1b-a400m-concision

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная редакция Granite 3.1 Instruct для генерации диалогового текста с изменением одного attention-веса.

393скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 окт 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

Это экспериментальная редакция IBM Granite 3.1 1B-A400M Instruct, созданная для задания исследователя OVRLab. Модель предназначена для генерации текста в диалогах; изменён один весовой тензор в attention-слое 23, остальные проверенные тензоры остались неизменными. Архитектура — Granite MoE для причинной генерации текста, в репозитории есть веса Safetensors и GGUF F16. Размер по метаданным — 163,6 млн параметров, контекст — до 131 072 токенов.

Редакция проверялась на небольшом наборе вопросов: в тестах ответы в среднем стали длиннее исходных на 10,1%, но оценка проведена одним частично ослеплённым проверяющим, а выборки малы и не являются результатом бенчмарка. Данных о специализированной поддержке языков нет. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы в диалоге
  • сравнение стилей ответов базовой и отредактированной модели
  • локальный запуск текстовой модели через Ollama с GGUF F16

Ограничения

Экспериментальная правка не подтверждает готовность к производственному использованию или сохранение общих возможностей: оценка ограничена небольшими выборками и одним частично ослеплённым проверяющим. В тесте GSM8K результат снизился относительно исходной модели, а изменение не обеспечивает более короткие ответы.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

granite-3.1-1b-a400m-concision-a

An experimental writing-style edit of IBM Granite 3.1 1B-A400M Instruct, created for the OVRLab AI Researcher application exercise.

Base model and method

  • Base revision: 0da7a48b0276d500ce5922fd2b33944091fc6c09
  • Author:
  • Code repository and commit: @ db8c046461a314fcd805ede8b22a442e1b4c2e75
  • Exact tensors changed, layer, and strength: model.layers.23.self_attn.o_proj.weight only — layer 23, strength 1.0; 219 tensors checked after reload, all others bitwise equal; expert and router weights unchanged
  • Calibration provenance: 16 paired concise/extended prompts (data/calibration.txt, sha256 f34760aea90bddc1…); directions sha256 c480b93313e11eff…
  • Changes from the starter: Ollama PARAMETER lines compared order-insensitively in scripts/behavior.py (Ollama 0.35.1 listed identical parameters in a different order per model); added scripts/layer_profile.py; Ollama ran CPU-only with its GPU backends disabled (shared server, GPU busy)

Evaluation

Fill in original/edited results, sample counts, scoring protocol, and generation settings. Link raw logs and the research note. Label subsets explicitly. Describe the prompt-only control and failures.

Review: single reviewer, shuffled, condition hidden — partially blind.

Behavior, test questions

conditionnmean wordsmedian wordsmean tokenscut offcorrect & complete
original20185.7185.5256.902/6
edited20196.1197.0277.103/9
prompt_only20133.1145.0184.203/5

Ordinary questions

conditionnmean wordscorrect & complete
original15172.62/5
edited15172.81/6
prompt_only15117.12/3

Detail requested

conditionnmean wordscorrect & complete
original5224.80/1
edited5265.82/3
prompt_only5180.81/2

Paired change against the original, per question

Mean change = mean of per-question relative changes in words. Changed = text differs. Lost / gained = correct & complete in one and not the other.

conditionquestionschangedshortersame lengthlongermean changelost c&cgained c&c
editedall (20)198111+10.1%00
editedordinary (15)14717+5.2%00
editeddetail (5)5104+24.9%00
prompt_onlyall (20)191514-23.9%00
prompt_onlyordinary (15)141212-27.2%00
prompt_onlydetail (5)5302-14.0%00

Per question (original / edited / prompt-only)

iddetailwordscorrect & complete
test-01127 / 181 / 154✗ ✗ ✗
test-02216 / 204 / 154· ✓ ·
test-03282 / 217 / 141✗ ✗ ·
test-0456 / 61 / 49· · ·
test-0578 / 67 / 38· ✗ ·
test-06303 / 312 / 241✓ · ·
test-07151 / 193 / 140· · ·
test-08171 / 241 / 82· · ·
test-09182 / 137 / 64· ✗ ·
test-10236 / 217 / 88· · ·
test-11150 / 187 / 169✓ · ·
test-12147 / 281 / 128· · ✓
test-13212 / 160 / 184· ✗ ·
test-1444 / 44 / 44· · ✓
test-15234 / 90 / 81✗ · ·
test-16yes134 / 201 / 149· ✓ ·
test-17yes294 / 328 / 175· ✗ ✓
test-18yes189 / 193 / 169· ✓ ·
test-19yes308 / 249 / 205✗ · ✗
test-20yes199 / 358 / 206· · ·

Capability subsets (paired, same questions)

subsetoriginaleditedchange (pp)gainsregressions
gsm8k22/5019/50-6.01 (IDs gsm8k_7105004c)4 (IDs gsm8k_1821fbe3, gsm8k_3379ef4b, gsm8k_51c7db74, gsm8k_a962d6e4)
arc_challenge11/5011/50+0.000

Small screening subsets: one question is 2 percentage points. Not leaderboard scores.

Artifacts and use

This repository includes the edited Safetensors checkpoint and tokenizer/configuration for Transformers, plus the F16 GGUF used in Ollama.

  • GGUF filename and SHA-256: a.f16.gguf · 8bbe34ff4cb808d3dd9008539b3dd2ea1489cd689f8e7cd77619a9b0b3ace020
  • Converter revision: llama.cpp 4260903678a7525f43419dc234a942b551a8951e
  • Ollama version and reproduction instructions: ollama version is 0.35.1; commands in the code repository
  • Edit and export manifests: edit-manifest.json and verification.json (this folder), provenance/

Limitations

Describe observed trade-offs and evaluation limits. A small screening exercise does not establish general capability preservation or production readiness. Record truncation and incomplete runs.

License and attribution

The base model is released by IBM under Apache 2.0. Retain its license and required notices. Credit the original model, methods, and any reused code, keeping their respective licenses intact.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GraniteMoeForCausalLM
Ревизия весов
2a8f7ca

0 моделей