/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Опубликована
18 мая 2026

mikrotik-routeros-v01-GGUF

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на документации MikroTik языковая модель для ответов на вопросы, подготовки команд и первичной диагностики в RouterOS.

86скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 мая 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

MikroTik RouterOS v0.1 — языковая модель на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученная автором карточки на подборке вопросов и ответов по официальной документации MikroTik. Она предназначена для ответов на вопросы по настройке и диагностике RouterOS: например, для подготовки CLI-команд и разбора типовых сетевых проблем. В репозитории есть объединённая GGUF-версия с квантизацией Q4_K_M размером около 4,4 ГБ и исходный LoRA-адаптер; заявлены 7 млрд параметров. Модель можно запускать локально через llama.cpp, Jan или Ollama. Карточка описывает англоязычные данные и рекомендуемый формат запросов; отдельное значение длины контекста не приводится. Лицензия — Apache-2.0.

Модель сильнее базовой в тематических вопросах о firewall, IPsec, беспроводных интерфейсах, маршрутизации, DHCP, NAT, VLAN и очередях, а также в генерации синтаксиса RouterOS CLI. Она подходит для справочного поиска и создания черновиков конфигурации, но ответы требуют проверки: сложные сценарии с несколькими функциями сети, multi-WAN с routing marks и сложные деревья QoS даются слабее, а рекомендации по криптографии могут быть устаревшими. Проект независим и не связан с MikroTik.

Сценарии применения

  • подготовка команд CLI для настройки firewall в RouterOS
  • поиск причин типовых проблем с IPsec
  • настройка DHCP, NAT, VLAN и сетевых мостов
  • подготовка базовых конфигураций OSPF и BGP
  • получение первых шагов диагностики проблем с интернетом и маршрутизацией

Ограничения

Сложные конфигурации, объединяющие несколько сетевых функций, multi-WAN с routing marks и сложные схемы QoS модель обрабатывает ненадёжно; криптографические рекомендации могут быть устаревшими. Сгенерированные команды и настройки необходимо сверять с актуальной документацией перед применением.

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

MikroTik RouterOS v0.1 — Qwen2.5-Coder-7B fine-tune

A 7B-parameter LLM specialized for MikroTik RouterOS networking. Runs locally via Jan, llama.cpp, or Ollama. Fine-tuned from Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct on a hand-curated Q&A dataset derived from the official MikroTik Confluence documentation.

This is the GGUF distribution — the merged model in Q4_K_M quantization (4.4 GB) plus the original LoRA adapter for those who want to retrain or merge differently.


Model details

Base modelQwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Fine-tuning methodLoRA (Unsloth), rank r=16, alpha 16, dropout 0.0
QuantizationQ4_K_M (4.4 GB on disk) — F16 weights also available on request
Sequence length2048
Training frameworkUnsloth + TRL SFTTrainer
HardwareNVIDIA RTX 5070 Ti (16 GB)

Files in this repo:

PathSizeNotes
mikrotik-routeros-v01.Q4_K_M.gguf4.4 GBThe model to actually run
lora/adapter_model.safetensors78 MBRaw LoRA adapter (for retraining/merging)
lora/adapter_config.json—Adapter config
lora/tokenizer.json, tokenizer_config.json, chat_template.jinja—Tokenizer assets

Training data

zilalzihar/mikrotik-routeros-qa-dataset

  • 1,672 instruction/response pairs
  • 215 unique source pages from the official MikroTik Confluence documentation
  • Stratified 95/5 train/val split (1,590 train, 82 val)
  • 93 completion-style pairs (with input field) mixed in with chat-style pairs

Training stats

Epochs2
Effective batch size8 (per-device 2 × grad-accum 4)
Optimizer / LRAdamW, peak LR 2e-4, cosine schedule, 10 warmup steps
Train rows1,590
Val rows82
Train time10.1 min on RTX 5070 Ti
Peak VRAM6.3 GB
Train loss2.55 → 1.38 (final mean 1.59)
Val loss1.61

Recommended prompt format (Alpaca)

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{prompt}

### Response:

Recommended sampling

  • temperature: 0.7
  • top_p: 0.9
  • repetition_penalty: 1.1

How to use

Option A — Jan (recommended for desktop use)

mkdir -p ~/.local/share/Jan/data/llamacpp/models/mikrotik-routeros-v01
# Download the GGUF and place it at the path below
cp mikrotik-routeros-v01.Q4_K_M.gguf \
   ~/.local/share/Jan/data/llamacpp/models/mikrotik-routeros-v01/model.gguf
# Restart Jan; the model appears in the model picker.

Option B — llama.cpp (CLI)

./llama-cli \
  -m mikrotik-routeros-v01.Q4_K_M.gguf \
  --temp 0.7 --top-p 0.9 --repeat-penalty 1.1 \
  -p "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
How do I add a static route to 10.0.0.0/24 via 192.168.1.1?

### Response:
"

Option C — Ollama

Save as Modelfile:

FROM ./mikrotik-routeros-v01.Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
{{ .Prompt }}

### Response:
"""

PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER repeat_penalty 1.1
PARAMETER stop "### Instruction:"

Then:

ollama create mikrotik-routeros-v01 -f Modelfile
ollama run mikrotik-routeros-v01

Strengths

  • Single-topic RouterOS questions — firewall rules, IPsec phase-1/2, wireless interface config, OSPF/BGP basics, DHCP server/client, NAT, bridging, VLANs, queues.
  • Syntax correctness — produces valid RouterOS CLI invocations (/ip firewall filter add ..., /interface wireless ..., etc.) far more reliably than the vanilla base model.
  • Troubleshooting prompts — gives reasonable first-pass diagnostic steps for common failure modes (no internet, IPsec not establishing, routing loop, etc.).
  • Broad coverage — 215 documentation pages span firewall, IPsec, wireless, routing (OSPF/BGP/RIP), DHCP, NAT, bridging, queues, scripting, tools.

Limitations (honest list, from real testing)

  • Multi-feature integration questions are weak. Asking it to design something that touches firewall + IPsec + routing-marks together often produces a single-domain answer.
  • Modern crypto defaults can be outdated. It will sometimes suggest older proposal sets (e.g., 3DES/SHA1) because the source docs span many RouterOS versions. Always verify against current best practice.
  • Multi-WAN with routing marks is weak. Mangle/connection-mark recipes are inconsistent.
  • QoS depth is limited. Simple queues are fine; complex queue trees / HTB hierarchies tend to be surface-level.
  • Not a replacement for the docs. It's a fast lookup and first-draft generator, not an authoritative source.

Comparison

vsDifference
Vanilla Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-InstructDramatically more RouterOS-specific. The base model often hallucinates Linux/iptables syntax instead of RouterOS syntax.
vivek-dodia/Deepseek-R1-8B-MikroTik-Distilled-GGUFThis one actually loads in Jan out of the box. Different base, different distillation philosophy.

Reproducibility

  • Dataset: zilalzihar/mikrotik-routeros-qa-dataset
  • Method: Unsloth FastLanguageModel + LoRA (r=16, alpha=16) + TRL SFTTrainer, 2 epochs, cosine LR schedule
  • Merge → GGUF: standard llama.cpp convert_hf_to_gguf.py → llama-quantize to Q4_K_M
  • LoRA adapter is included in lora/ so anyone can re-merge against a different base checkpoint or re-quantize.

Ethical notes

  • Training data is derived from MikroTik's publicly available official Confluence documentation. Q&A pairs were generated with Anthropic Claude Opus 4.7 (via Claude Code), grounded in the source pages.
  • This model is not affiliated with or endorsed by MikroTikls SIA. "MikroTik" and "RouterOS" are trademarks of their respective owner.
  • Outputs may be wrong. Treat as a draft, not as production configuration.

Citation

@misc{mikrotik_routeros_v01_2026,
  title  = {MikroTik RouterOS v0.1 — Qwen2.5-Coder-7B fine-tune},
  author = {zilalzihar},
  year   = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/zilalzihar/mikrotik-routeros-v01-GGUF}},
  note   = {Fine-tuned from Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct via LoRA on the mikrotik-routeros-qa-dataset.}
}

Disclaimer

This is an independent, unofficial project with no affiliation to or endorsement by MikroTikls SIA. "MikroTik" and "RouterOS" are registered trademarks of MikroTikls SIA.

This project is for educational and research purposes. Outputs from this model are AI-generated and may be inaccurate. Always verify configurations against official MikroTik documentation at https://help.mikrotik.com before applying them to production systems.

If you are MikroTikls SIA and have concerns about this project, please contact me via [dubpkcfc5@mozmail.com] and I will respond promptly.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

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

Ревизия весов
a673c94

0 моделей