zils-lite-skills-v5

Это v5 «soup-pool body» (языковые и визуальные веса) для z3-пула своего размера от dasLOL. База — Qwen/Qwen3.5-0.8B, около 0.85B параметров, задача — feature-extraction через transformers. Важно: это не самостоятельный чат — answer layer, prompt и runtime подаёт закреплённый chassis пула.

🧐 Ключевые особенности

• 🧐 Собрана как soup: равномерное среднее vllm-sr/d3-lite, Maincode/Matilda-Decision-v1-Edge и zils-ai/jiwo-0.8b-full (все Apache-2.0).
• 🔥 Шесть full-parameter fine-tune'ов языковых весов обучены от v2 student и усреднены с равными весами.
• 🫡 В body добавлены крупнейшие 25% (по модулю, по каждому тензору) усреднённого task vector — TIES-style trim.
• 🚫 Не использовались validator exam data и customer data.
• 😎 Оценка идёт на закреплённом chassis пула; сам body не поставляет answer layer, prompt и runtime.

😎 Пример

Отдельного кода запуска в карточке нет. Сценарий из описания: body подключается к вашему chassis для z3-пула, а chassis отвечает за answer layer, prompt и runtime; использовать его стоит как feature-extraction/инициализацию, а не как готовый чат.

Подробнее

Бенчмарков в карточке нет; требований к VRAM тоже.
Обучение: soup на 4 ноября 2026 + 6 fine-tune'ов; данные — project-generated skills, public train splits (PIQA, GLUE MRPC/QQP/CoLA, BoolQ, CommonsenseQA и др.), дистилляция к teacher и 14.8k BIG-bench MC.
Ограничение: нужен chassis пула; это не standalone-модель.
Лицензия: производная от Apache-2.0 моделей Qwen/Qwen3.5-0.8B и house-моделей Zils.