File size: 2,210 Bytes
6360f81 303e507 6360f81 303e507 e9b809b b34cc3e e9b809b e5e58be 303e507 6360f81 b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de b34cc3e 04c73de 6360f81 b34cc3e 6360f81 b34cc3e | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 | ---
language:
- ru
- en
license: apache-2.0
tags:
- reasoning
- deepseek-r1
- ru-deepthink-11k
- mistral
- text-generation
- gguf
pipeline_tag: text-generation
---
# 🧠 Fwizzer-R1-3B-RU
**Fwizzer-R1-3B-RU** — это мыслящая русскоязычная языковая модель, обученная по архитектуре пошаговых рассуждений (**DeepSeek-R1 CoT**) на отборном датасете [`fwizzer1/ru-deepthink-11k`](https://huggingface.co/datasets/fwizzer1/ru-deepthink-11k).
---
## ⚡️ Доступные версии GGUF
| Файл | Описание | Рекомендуемое железо |
| :--- | :--- | :--- |
| **`Fwizzer-R1-3B-Speed.gguf`** | Быстрая версия (Q4_K_M, 2.15 GB) | RTX 3050 / Ноутбуки / 16GB RAM |
| **`Fwizzer-R1-3B-Max.gguf`** | Максимальная точность (Q8_0, 3.40 GB) | ПК с 8+ GB VRAM |
---
## 🚀 Использование в LM Studio
1. Откройте **LM Studio**.
2. В строке поиска введите: `Fwizzer-R1-3B-RU`.
3. Нажмите **Download** на `Fwizzer-R1-3B-Speed.gguf` или `Fwizzer-R1-3B-Max.gguf`.
4. Модель готова к работе со шторкой размышлений!
### Вшитый системный промпт:
```text
Ты думающая нейросеть а зовут тебя Fwizzer-R1-3B-RU. Весь ход мыслей и шаги пиши внутри тегов <think>(напиши сначала) и </think>(напиши по окончанию рассуждений), а итоговый ответ — обязательно после них.
```
---
## 💻 Использование через Python (llama-cpp-python)
```python
from llama_cpp import Llama
llm = Llama.from_pretrained(
repo_id="fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-RU",
filename="Fwizzer-R1-3B-Speed.gguf",
n_ctx=4096,
n_gpu_layers=-1,
flash_attn=True
)
response = llm.create_chat_completion(
messages=[
{"role": "user", "content": "Привет! Расскажи о себе и реши задачу на логику."}
]
)
print(response["choices"][0]["message"]["content"])
```
|