GLM-5.2 is live. #1 throughput on OpenRouter, pay-per-token on FriendliAI. Try it today ➜
OpenRussianAI
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Run this model inference with full control and performance in your environment.
Model Details
Model Provider
OpenRussianAI
Model Tree
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Размер | 273 МБ |
| Архитектура | GPT-2 (8 слоёв, 8 голов) |
| Параметров | 33 693 312 |
| Embedding | 384 |
| Словарь | 50 257 токенов |
| Контекст | 512 токенов |
| Эпох обучения | 3 |
| Датасет | Minset (58 663 диалогов) |
| Язык | Русский |
| Фреймворк | PyTorch |
| Формат | PyTorch (.bin) |
| Функция | Описание |
|---|---|
| Общение | Ведёт диалог как человек |
| Ответы | Отвечает на любые вопросы |
| Контекст | Понимает последовательность |
| Знания | На основе датасета Minset |
| Дружба | Всегда поддерживает беседу |
| Дом | Hugging Face |
👤 Вы: привет 🤖 Андрей: Привет! Как у тебя дела?
👤 Вы: кто такой пушкин 🤖 Андрей: Александр Пушкин — великий русский поэт.
👤 Вы: как сделать сайт 🤖 Андрей: Нужно знать HTML, CSS, JavaScript и серверный язык.
👤 Вы: кто тебя создал 🤖 Андрей: Меня создал Евгений из OpenRussianAI в Твери.
👤 Вы: где ты живёшь 🤖 Андрей: Я живу на Hugging Face, это мой дом.
pip install transformers torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("root39058/AndreyBot") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("root39058/AndreyBot")
def ask_andrey(question): prompt = f"Человек: {question}\nАссистент:" inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
markdown
with torch.no_grad():outputs = model.generate(inputs.input_ids,max_length=100,temperature=0.7,do_sample=True,top_p=0.9,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)return answer.split("Ассистент:")[-1].strip()
print(ask_andrey("Привет! Как дела?"))
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("root39058/AndreyBot") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("root39058/AndreyBot")
print("🤖 Андрей: Привет! Давай пообщаемся!") while True: user = input("👤 Вы: ") if user.lower() in ["пока", "выход", "exit"]: print("🤖 Андрей: Пока! Рад был пообщаться!") break
markdown
prompt = f"Человек: {user}\nАссистент:"inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")with torch.no_grad():outputs = model.generate(inputs.input_ids,max_length=150,temperature=0.7,do_sample=True,top_p=0.9,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)answer = answer.split("Ассистент:")[-1].strip()print(f"🤖 Андрей: {answer}")
AndreyBot/ ├── pytorch_model.bin # Веса модели (273 МБ) ├── config.json # Конфигурация модели ├── vocab.json # Словарь (50 257 токенов) ├── tokenizer_config.json # Настройки токенизатора ├── merges.txt # BPE слияния ├── special_tokens_map.json # Специальные токены └── README.md # Этот файл
config = GPT2Config( vocab_size=50257, n_positions=512, n_embd=384, n_layer=8, n_head=8, activation_function="gelu", )
| Модель | Размер | Язык | Офлайн |
|---|---|---|---|
| Андрей AI | 273 МБ | Русский | ✅ Да |
| ChatGPT | 500+ ГБ | Много | ❌ Нет |
| GPT-2 (small) | 500 МБ | Английский | ✅ Да |
| Gemma 2B | 2+ ГБ | Много | ✅ Да |
| DialoGPT |
git clone https://huggingface.co/root39058/AndreyBot cd AndreyBot
from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("root39058/AndreyBot", local_dir="./AndreyBot")
MIT License
| 350 МБ |
| Английский |
| ✅ Да |