Vikhr models – Telegram
Vikhr models
2.5K subscribers
53 photos
5 videos
68 links
Vikhr models news feed
Задонатить можно:
- Тинькофф сбп:
- - https://www.tbank.ru/cf/3W1Ko1rj8ah

Наш сайт: https://vikhr.org
Чат сообщества: @vikhrmodels
Download Telegram
⚡️ QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO — Наша новая компактная llm теперь еще и с RLHF этапом. За счет RLHF получили качественный прирост по метрикам, а за счет размера гонять можно хоть на тостере!

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO
🔗 GGUF: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-SMPO_GGUF
🔗 Презентация Preference Optimization: https://docs.google.com/presentation/d/1WDzavFCtCeF8A9i0-hyyE9e8N1f_ieijyGiS4N0sAGQ/edit?usp=sharing

Коллектив авторов: @LakoMoorDev @nlpwanderer
🔥5814👍8
⚡️ QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r — Наша новая компактная llm теперь еще и с GRPO этапом. За счет GRPO это теперь первая reasoning модель на русском языке с честным RL .


🔗 Карточка модели:
https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-2.5-1.5B-Instruct-r
🔥58😎11👍9👏83
Qwen2.5-7B-Instruct-Tool-Planning-v0.1

Первый vikhr обученный на Function Calling а так же Tool planing!
Модель обучена преимущественно на английском и это экспериментальный чекпоинт, используйте и пишите отзывы!

🔗модель
🔗датасет
🔥27🤗13👍8
Спасибо НикитаШ за донат в 2000р!
🫡46😁14👍11🤡1
Yandex gpt5 8b вышла в opensource, в отличие от гигачата это llamalike, те она будет запускаться на любом ведре.

По метрикам сопоставима/бьёт llama3, qwen2.5 7b

Hf
🔥44😁13👍94🤮4👏1🥴1
Forwarded from LLM Arena
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤯 На Арене появилась YandexGPT Experimental Quattro

Ищем на сайте llmarena.ru или прямо здесь в Telegram и не забываем отдать свой голос — это важно для развития платформы.

UPD: модель оказалась YandexGPT 5 Pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍132
Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it – мощная и универсальная модель, основанная на YandexGPT-5-Lite-8B-pretrain. Отличается высокой качеством генерации и подходит для широкого спектра задач.

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it
🔗 GGUF (скоро): https://huggingface.co/Vikhrmodels/Vikhr-YandexGPT-5-Lite-8B-it_GGUF
⚖️ Лицензия: yandexgpt-5-lite-8b-pretrain

👥 Авторы: @LakoMoorDev @nlpwanderer
52👍18🔥4🥰2🤨2💔1🫡1
Что хочется видеть во второй версии arena hard Rus?
Forwarded from ML Underhood
YandexGPT 5 Lite Instruct теперь в опенсорсе 🎉

В феврале в открытый доступ вышла Pretrain-версия, а сейчас очередь дошла и до YandexGPT 5 Lite Instruct. Это модель на 8 миллиардов параметров с размером контекстного окна в 32К токенов.

О претрейне мы уже писали вот тут, а алайнмент аналогичен тому, через который проходит YandexGPT 5 Pro. На этапе SFT концентрировались на сложных запросах, а также методах фильтрации и ранжирования данных. В рамках RLHF комбинировали RL-подходы, которые дают лучшие результаты: DPO, LogDPO и PPO. Подробнее об этом читайте на Хабре.

По результатам внутреннего слепого попарного сравнения (side-by-side) новая модель YandexGPT 5 Lite превосходит Qwen-2.5-7B-instruct в 62% случаев и не уступает GPT-4o mini в решении стандартных задач сервисов Яндекса. Показатели бенчмарков можно посмотреть в таблице.

А ещё обновили лицензию: теперь можно использовать модель не только в некоммерческих целях, но и в коммерческих до 10 миллионов выходных токенов в месяц. Если ваши объёмы выше, напишите на почту, указанную в тексте лицензии.

Модель доступна на Hugging Face. Там же есть и квантизованная версия с поддержкой GGUF. YandexGPT 5 Lite Instruct совместима с llama.cpp и Ollama.

ML Underhood
👍26🔥83👏2
Doom - Первый ризонинг бенчмарк для русского


Открылись для сообщества, статья на хабр и arxiv скоро, мелкие детали доезжают.

Обратите внимание что бенчмарк основан на публичных данных, вероятно все модели в бенчмарке в том или ином виде видели

hf leaderboard

github
👍30🔥13
Всем привет! Рад сообщить о нашем новом релизе RuadaptQwen3-32B-Instruct 🎉. Это адаптированная версия Qwen3-32B, которая также является гибридным ризонером с режимом размышлений по-умолчанию.

Отличия текущего релиза от прошлых:

1. Версионирование: теперь версионирование моделей будет идти внутри одного репозитория, но в Versions будут отмечены даты и соответствующие коммиты, которые могут быть использованы, если кому-то больше понравится “прошлая версия”. Таким образом мне проще выкладывать текущие наработки, которые я все еще не могу назвать итоговыми, но которые уже неплохи на мой взгляд.

2. Процедура адаптации была улучшена: токенайзер содержит потерянные смайлы и не содержит ненужных цифр, количество данных в continued pretraining было увеличено вдвое и еще несколько минорных изменений процедуры, которые приводят к бОльшему качеству на выходе.
Так как для Qwen3-32B не была выложена базовая версия, мы сделали ее сами, дообучив только эмбеддинги (входные и выходные) на +-миллиарде токенов.

3. Новый набор для SFT и пока что отсутствие Pref-tuning этапа: в этот раз данные для обучения были сгенерированы на основе большой модели Qwen3-235B-A22B. Для сохранения функции переключения между режимами, в 30% случаев think содержимое выбрасывалось и добавлялся /no_think токен к последнему сообщению пользователя. Для 10% случаев, когда размышления оставались добавлялся токен /think. Используемый датасет выложен и упомянут в карточке модели.

4. Метрик пока нет, но в целом имеется некоторая просадка на мат. задачах, однако для обычного использования все должно быть +- на уровне исходной версии.

Если заметите плохие или наоборот хорошие стороны модели - обязательно пишите, так как сейчас активно идут работы над инструктивной частью и фидбек по поводу проблем будет очень актуален.

Модель: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-32B-Instruct
GGUF: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-32B-Instruct-GGUF
Space: https://huggingface.co/spaces/RefalMachine/RuadaptQwen3
🔥29👍162👏1🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ToneSpeak - первый русскоязычный датасет с описанием акцента и настроения.

Сгенерили через openai api, получилось очень приятно, пользуйтесь!

Huggingface
🔥39👍21👎1
мы оказывается пробили 300к загрузок
🔥91👍105🏆2👏1
Выложили QVikhr-3-1.7B на основе Qwen-3-1.7B, лучшая в классе и обгоняет лучшие модели. Ризонинг прямо сейчас выключен, будет позже. Но и без него модель обходит стандартную модель с включенным ризонингом. А самое главное, можно запустить на CPU и не страдать от низкой скорости TPS (Token per second).

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning
🔗 GGUF (скоро): https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0

👥 Авторы: @LakoMoorDev @nlpwanderer
🔥66👍82👎1
Обновление модели RuadaptQwen3-32B-Instruct! (v2)
Текущая версия более стабильная, в частности с точки зрения циклов, некорректных символов и работы с длинными контекстами, а также подросли метрики относительно v1.

Были добавлены метрики для сравнения с исходной версией Qwen3 и видно, что адаптация прошла успешно, где-то есть небольшие просадки, но в целом все на уровне.

Очень жду от вас отзывов и проблемных промптов для дальнейшей прокачки моделей, ну а пока приступим к адаптации меньших версий 🚀

Модель: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-32B-Instruct
GGUF: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-32B-Instruct-GGUF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11👍6🔥6
QVikhr-3-4B-Instruction

Еще одна модель на базе Qwen 3. Тесты производительности подтверждают значительные улучшения модели. В Ru Arena General, QVikhr-3-4B-Instruction получила оценку 78.2, что существенно превосходит результат базовой модели Qwen3-4B (64.8).

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-4B-Instruction
🔗 GGUF (скоро): https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-4B-Instruction-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0

👥 Авторы: @LakoMoorDev @nlpwanderer
🔥27👍1310
Релиз модели RuadaptQwen3-4B-Instruct 🚀
🔹Адаптированная модель быстрее и в целом не уступает исходной модели по качеству.
🔹Замерили в этот раз помимо метрик на датасетах и поведение на Vikhrmodels/arenahardlb и, как можно видеть, на данном датасете модель превосходит исходную в обоих вариантах: think и no_think.
🔹Также мы замерили не только наш текущий релиз против исходной модели, но и недавний релиз QVikhr-3-4B-Instruction.
🔹Метрики на датасетах будут в комментариях к посту.

Модель: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-4B-Instruct
GGUF: https://huggingface.co/RefalMachine/RuadaptQwen3-4B-Instruct-GGUF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍42