MiniCPM5-1B-Fable5-Thinking-T-Wix-ru/README.md

license, base_model, datasets, language, library_name, pipeline_tag, tags

license	base_model	datasets	language	library_name	pipeline_tag	tags
apache-2.0	GnLOLot/MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5-V2-Thinking	t-tech/T-Wix	ru	transformers	text-generation	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) применена к дистилляту 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

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 (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.