初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: lumasik/quark-1-248m-base
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+---
+language:
+- eng
+- ru
+tags:
+- text-generation
+- pytorch
+- safetensors
+- quark
+license: mit
+datasets:
+- wikipedia
+- fineweb
+metrics:
+- loss
+---
+
+<p align="center">
+  <img src="https://huggingface.co/lumasik/quark-1-248m-base/resolve/main/banner.png" width="100%">
+</p>
+
+# ⚛️ Quark-1-248M-Base
+
+Это языковая модель на **248 миллионов параметров**. Модель построена на архитектуре Llama и обучена с нуля на русскоязычном и англоязычном датасете. 
+
+**Quark** — это эксперимент по созданию эффективных и быстрых моделей, которые можно обучать в домашних условиях на "народном" железе.
+
+## 📊 Характеристики
+* **Размер:** 248M параметров.
+* **Архитектура:** Llama-based.
+* **Контекстное окно:** 1024 токена.
+* **Токенизатор:** Кастомный BPE на 32,000 токенов.
+* **Железо:** Обучалась на одной **NVIDIA RTX 3060 (12GB)**.
+* **Режим:** BF16 (fused AdamW).
+* **Метрики:** средний loss 3.2
+
+---
+
+## 🧠 Что она умеет?
+* **Грамматика:** Модель на удивление чисто пишет по-русски, соблюдает пунктуацию и не валит падежи.
+* **Логика:** Уверенно строит сложные предложения, но иногда может уйти в философский цикл.
+* **Факты:** Знает базу, но может уверенно врать (галлюцинировать) или нести чушь, если вопрос слишком специфический. Помните: это база (base), а не финальный ассистент.
+
+## 🛠 Как запустить
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "lumasik/quark-1-248m-base"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
+
+prompt = "В глубоком космосе висел заброшенный корабль,"
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
+print(tokenizer.decode(outputs[0]))