CoolFace
Modelpublic

fwizzer1/Fwizzer-R1-3B-RU

sourceHugging Faceapache-2.0updated 15d agoView on Hugging Face
1likes4.5kdownloads
Model Card

🧠 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`.

⚡️ Доступные версии GGUF

ФайлОписаниеРекомендуемое железо
`Fwizzer-R1-3B-Speed.gguf`Быстрая версия (Q4KM, 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. 1.Откройте LM Studio.
  2. 2.В строке поиска введите: Fwizzer-R1-3B-RU.
  3. 3.Нажмите Download на Fwizzer-R1-3B-Speed.gguf или Fwizzer-R1-3B-Max.gguf.
  4. 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"])