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**Национальный ИИ от DICPlay.** Самая лёгкая модель семейства RusMind — работает прямо на устройстве, без интернета. Здесь собраны все сохранённые версии: от первой до текущей. Сокол 4.7 — новая модель RusMind с режимом размышлений: прежде чем ответить, он продумывает задачу шаг за шагом. При 8,9 млрд параметров в независимом бенчмарке MERA v2 — **0,279**: - **топ-2 российская модель*** — выше только GigaChat 3.5 Reasoning от Сбера; - **обходит гигантский GigaChat 3.5 Ultra от Сбера** — модель на 432 млрд параметров, в 48 раз больше; - **выше T-pro и T-lite от Т-Банка**, A-Vibe от Авито и других российских моделей; сложные инструкции выполняет в 8 раз точнее T-pro; - **№1 среди всех моделей до 10 млрд параметров** — с большим отрывом, сразу в пяти зачётах.

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**Национальный ИИ от DICPlay.** Вспышка 4.7 — №2 среди всех моделей до 10 млрд параметров в независимом бенчмарке MERA v2 (0,191), сразу после RusMind Сокол. Работает на устройстве, без интернета: пишет, объясняет, помогает с учёбой и кодом на мощных ПК и флагманских телефонах. Здесь собраны все сохранённые версии. Сокол 4.7 — новая модель RusMind с режимом размышлений: прежде чем ответить, он продумывает задачу шаг за шагом. При 8,9 млрд параметров в независимом бенчмарке MERA v2 — **0,279**: **Что такое MERA.** MERA (Multimodal Evaluation for Russian-language Architectures) — ведущий независимый бенчмарк русскоязычных нейросетей. Его ведёт **Альянс в сфере искусственного интеллекта**, который основали Сбер, Яндекс, МТС, VK, «Газпром нефть» и РФПИ. Методологию разработала команда SberDevices вместе с академическими партнёрами, над версиями бенчмарка работали специалисты **Сбера, MTS AI, Сколтеха и НИУ ВШЭ**. В рейтинге — GigaChat от Сбера, T-lite и T-pro от Т-Банка, A-Vibe от Авито, модели Google, Alibaba, Mistral и других. Правильные ответы на тестовые задания участникам не показывают: результат считает сама платформа MERA, поэтому подогнать его нельзя. Все цифры ниже — из MERA: открыть рейтинг.

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BEREL_3.0

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Avi Shmidman, Joshua Guedalia, Shaltiel Shmidman, Cheyn Shmuel Shmidman, Eli Handel, Moshe Koppel, "Introducing BEREL: BERT Embeddings for Rabbinic-Encoded Language", Aug 2022 [arXiv:2208.01875] > NOTE: This code will **not** work and provide bad results if you use `BertTokenizer`. Please use `AutoTokenizer` or `BertTokenizerFast`.

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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 1.7-billion-parameter instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from Qwen3-1.7B-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.

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Dicta-LM 3.0 is a powerful open-weight collection of LLMs, trained on extensive corpora of Hebrew and English texts. The models are available for download and for unlimited use. The models set a new SOTA for their weight-class for Hebrew, both as base models and chat models. This is the 12-billion-parameter Hybrid-SSM instruct model, with full precision (BF16), originally initialized from NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-Base. You can view and access the full collection of base/instruct unquantized/quantized versions of `DictaLM 3.0` here.

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dictalm2.0

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