/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
Библиотека
transformers
Опубликована
26 окт 2026

Oprius-3.0-1.1B

Генерация текстаТекст → текст

Англоязычная чат-модель на базе TinyLlama для повседневных вопросов, диалогов и объяснений с адаптивной длиной ответов.

765скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 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

Oprius 3.0 · 1.1B — англоязычная разговорная модель, разработанная на базе TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 и дообученная автором на примерах диалогов и общей помощи. Архитектура Llama, около 1 млрд параметров; контекст — 2048 токенов. LoRA-адаптер объединён с базовыми весами, поэтому модель загружается как самостоятельная модель Transformers.

Модель предназначена для естественных диалогов, ответов на повседневные вопросы и объяснения понятий. Она обучена варьировать длину ответов в зависимости от запроса, а примеры веб-поиска помогают формировать ответы на поисковые запросы. Для получения актуальных сведений необходим отдельный поисковый инструмент: сама модель не имеет доступа к интернету.

Модель может ошибаться в фактах и испытывать трудности со сложными рассуждениями и специализированными задачами. В тестах отмечены возможное повторение системного промпта при ответах на запросы о веб-поиске и непостоянная длина ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на повседневные вопросы на английском языке
  • неформальные диалоги с чат-ботом
  • объяснение общих понятий
  • подготовка ответов для сценария с подключённым веб-поиском

Ограничения

Модель может допускать фактические ошибки и слабо справляться со сложными рассуждениями и специализированными задачами. Для актуального веб-поиска требуется внешняя интеграция; в тестах также отмечены повторение системного промпта в некоторых поисковых ответах и непостоянная длина ответов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Oprius 3.0 · 1.1B

A conversational language model based on TinyLlama, fine-tuned to balance concise replies, detailed explanations, and general assistance.

Oprius 3.0 is a fine-tuned version of TinyLlama 1.1B Chat. It aims to provide a natural conversational experience while adapting the length of its responses to the user's needs.

This release incorporates the trained LoRA adapter into the base model weights, allowing Oprius to be loaded as a standalone Transformers model without attaching the adapter separately.

Features

  • Balanced response lengths: Short answers for everyday conversations, medium-length answers for general help, and more elaborate responses for complex concepts that benefit from detail.
  • Conversational personality: Designed to communicate casually and naturally instead of sounding unnecessarily formal or robotic.
  • General assistance: Fine-tuned examples cover explanations, everyday questions, and helpful responses.
  • Web search behavior examples: Training data includes examples involving web search requests and search-related responses, teaching the model patterns for handling these interactions.
  • Standalone model: LoRA updates have been merged into the model weights for straightforward loading and deployment.

Response style

Oprius aims to adapt its response length to the context rather than answering everything with the same amount of detail.

Type of interactionIntended response
Everyday conversationShort and natural
General questions and assistanceMedium-length and useful
Complex concepts and elaborated explanationsLonger and more detailed
Web search requestsSearch-oriented responses based on learned examples

The goal is to keep simple conversations simple while providing more depth when a topic calls for it.

Web search behavior

Oprius 3.1 includes training examples related to web search interactions.

These examples help the model learn how search requests and search-oriented responses may be structured. However, the model does not gain live internet access from fine-tuning alone.

To retrieve current information, Oprius must be connected to an external search tool or a compatible application that executes searches and provides the results to the model.

Without such an integration, its responses about current events and online information may be outdated or inaccurate.

Model details

  • Base model: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
  • Model family: TinyLlama
  • Trained examples 893
  • Parameter count: Approximately 1.1 billion
  • Fine-tuning method: LoRA fine-tuning, followed by weight merging
  • Model format: Hugging Face Transformers
  • Primary language: English
  • Intended use: Conversational assistance, general questions, and explanations

Usage

Install the required libraries:

pip install torch transformers

Load Oprius with Transformers:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "zzzekryo/Oprius-3.1-1.1B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=(
        torch.float16 if torch.cuda.is_available()
        else torch.float32
    ),
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "yo, what is a GPU?"}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

with torch.inference_mode():
    outputs = model.generate(
        inputs,
        max_new_tokens=150,
        do_sample=True,
        temperature=0.7,
        top_p=0.95,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )

response = outputs[0][inputs.shape[-1]:]

print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

For reproducible outputs, use deterministic generation with do_sample=False. Sampling settings can affect response length, wording, and consistency.

Limitations

  • Oprius is a relatively small 1.1B-parameter model and may struggle with complex reasoning or specialized tasks.
  • It can generate incorrect information, so important claims should be verified.
  • Fine-tuned web search examples do not replace an actual search integration.
  • Response length and conversational behavior are learned tendencies, not guaranteed rules.
  • Performance depends on the hardware, Transformers version, and inference configuration.

License & Notice

This project is licensed under the Apache License 2.0.

In accordance with the Apache 2.0 license requirements, please note:

  • Modifications: Oprius 3.0 is a modified derivative work of the original TinyLlama model. It incorporates custom fine-tuning via LoRA adapters which have been permanently merged into the base model weights.
  • Distribution: Any distribution of this model or its derivatives must retain the original copyright notices, the Apache 2.0 license text, and prominent notice of these modifications.

Acknowledgements

Oprius 3.1 is built upon the TinyLlama project and its open-source ecosystem.

  • Base Model: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
  • Original Authors: Peiyuan Zhang, Guangtao Zeng, Tianduo Wang, and Wei Lu.

We express our deepest gratitude to the creators and contributors of TinyLlama for their outstanding work and dedication to democratizing open-source language models.

Test Notes

During Model's testing, There has been issues that can possibly happen during usage:

  • On web searches, the model has been to noticeably repeating the system prompt in messages, when it shouldn't.

  • The model can generate short responses even for topics where it has been trained to elaborate.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
2e8c803

0 моделей