---
license: apache-2.0
base_model: GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking
datasets:
- t-tech/T-Wix
language:
- ru
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- merge
- lora
- russian
- thinking
- tool-calling
- gguf
- experimental
---

# MiniCPM5-1B-Fable5-Thinking-T-Wix-ru

> ⚠️ **Экспериментальная модель.** Метрики не снимались (только ручной смоук-квиз). Не для продакшена.

Русскоязычная 1B-модель с работающим `<think>`-режимом. Получена в два этапа:

1. **Merge**: T-Wix LoRA (r=32, обучена на базовой `openbmb/MiniCPM5-1B` на ~461k русских диалогов [t-tech/T-Wix](https://huggingface.co/datasets/t-tech/T-Wix)) применена к дистилляту [GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking](https://huggingface.co/GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking) через `PeftModel` + `merge_and_unload()`.
2. **Reasoning-SFT (v2, текущая версия)**: merge дообучен LoRA (r=16, LR 2e-5, 1 эпоха) на reasoning-сабсете T-Wix — 31k примеров с русскими `<think>`-трейсами; управляющие суффиксы ` /think` из данных убраны, чтобы thinking стал поведением по умолчанию.

## Наблюдаемое поведение (ручной смоук-тест, не бенчмарк)

**Что работает:**
- `<think>` включается сам на задачах, где уместен (математика, рассуждения), думает на языке вопроса (RU-вопрос → русский трейс, EN → английский), закрывает блок и даёт ответ
- Пошаговая математика с самопроверкой внутри think
- Tool calling: корректно выбирает функцию и аргументы
- Беглый русский с хорошей структурой

**Известные дефекты:**
- На длинных выкладках think может не уложиться в маленький `max_new_tokens` — ставьте ≥1000–2000
- Фактология на русском слабая (модель 1B): для фактов используйте RAG
- Перевод EN→RU нестабилен
- Рекомендуется `repetition_penalty=1.1` (без него возможны циклы)

## Структура репозитория

| Путь | Содержимое |
|---|---|
| `/` | модель после reasoning-SFT, bf16 safetensors |
| `/gguf` | GGUF: F16, Q8_0 |
| `/lora` | reasoning-LoRA (r=16) отдельно — применима к merge-версии из истории коммитов |

## Запуск

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo = "kaufkino/MiniCPM5-1B-Fable5-Thinking-T-Wix-ru"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, dtype="bfloat16", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)

messages = [{"role": "user", "content": "Реши: 17 * 23 = ?"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True,
                                       return_tensors="pt", return_dict=True).to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500, temperature=0.5, top_p=0.95,
                     do_sample=True, repetition_penalty=1.1)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))
```

Chat template (включая tools-формат и `enable_thinking`) унаследован от дистиллята.
Принудительно выключить размышления: `enable_thinking=False` в `apply_chat_template`.

## Инфраструктура

Собрано на облачном GPU-сервере [Selectel](https://selectel.ru/?ref_code=d71285bdb8) *(реферальная ссылка)*.

---

**EN:** Russian 1B model with working think-mode: T-Wix Russian LoRA merged onto a Claude Opus/Fable5 distill, then SFT'd on the T-Wix reasoning subset (31k Russian think-traces, r=16, 1 epoch). Think auto-triggers on reasoning tasks in the question's language and closes properly; tool calling preserved. Known issues: weak Russian factual recall (use RAG), unstable EN→RU translation, use repetition_penalty=1.1 and max_new_tokens≥1000. Research artifact, no formal evals.
