ИИ-Монолит — большая языковая модель, способная писать тексты, переводить, объяснять сложные концепции, генерировать и отлаживать программный код. Модель предобучена на мультиязычном корпусе, включающем русский и десятки других языков. Легко адаптируется под конкретные задачи благодаря современным методам дообучения. Разработана на основе открытой архитектуры Transformer и распространяется под лицензией, позволяющей образовательным и некоммерческим организациям свободно использовать, модифицировать и дорабатывать модель без ограничений. Для коммерческого использования требуется отдельное разрешение. Разработана с учётом российских требований к обработке данных.
Что такое ИИ-Монолит?
Технический профиль
- 7.1 млрд параметров
- Архитектура Transformer, 32 слоя, 4096 эмбеддингов
- Контекст: 2048 токенов
- Словарь: 250 880 токенов (мультиязычный)
- Тип: Transformer-based Causal LM (instruction-tuned)
Мультиязычность
Поддержка десятков языков (русский, английский, французский, испанский, китайский и др.) + 13 языков программирования (Python, C++, Java, JavaScript, Go, Rust…). Идеально для переводов, генерации кода, технической документации.
Технические детали развёртывания
Инференс (генерация)
FP16: ~13 ГБ VRAM
8‑бит: ~6.6 ГБ VRAM
4‑бит: ~3.3 ГБ VRAM
CPU (GGML): ~5.3 ГБ RAM
Дообучение (Fine-tuning)
Полное дообучение: ~53 ГБ VRAM (A100 80ГБ)
QLoRA / LoRA: 12–24 ГБ VRAM (RTX 3090/4090)
Даже на одной видеокарте с 8–12 ГБ памяти возможна адаптация.
Благодаря квантизации и эффективным методам настройки, модель доступна для экспериментов на локальных станциях и промышленного развёртывания.
📦 Загрузка и использование модели
После согласования вы получите ссылку на скачивание архива с моделью (действительна 24 часа) и API‑ключ (опционально).
Распакуйте в папку, например
./my_model. Убедитесь, что есть config.json, model.safetensors, tokenizer.json.pip install transformers bitsandbytes acceleratefrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_path = "./my_model"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, load_in_4bit=True, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)Возможности
Мультиязычность, программирование и интеграция с обучением
Поддержка десятков языков и 13 языков программирования. Генерация кода, перевод, создание документации. Лёгкая интеграция с LMS (Moodle) в роли интеллектуального тьютора: адаптивные объяснения, проверка заданий.
Глубокий контекст и рассуждения
Контекст 2048 токенов позволяет обрабатывать объёмные документы, поддерживать многошаговые диалоги и выполнять логические рассуждения в zero-shot режиме — без дообучения на примерах.
Гибкость дообучения
Адаптация под узкие домены (медицина, юриспруденция) с помощью LoRA/QLoRA даже на GPU с 12–24 ГБ. Возможность тонкой настройки под корпоративные стандарты и внутренние базы знаний.
Бесплатно для некоммерческого использования
Открытые веса и лицензия, позволяющая образовательным и некоммерческим организациям свободно использовать модель. Для коммерческого внедрения — отдельное разрешение.
Примеры использования
Образование
Объяснение сложных тем, генерация тестов, помощь в подготовке к экзаменам, автоматическая проверка заданий.
Разработка
Написание кода, рефакторинг, документация, отладка, перевод между языками программирования.
Бизнес
Анализ данных, суммаризация отчётов, создание маркетинговых текстов, автоматизация документооборота.
Творчество
Генерация идей, написание сценариев, стихов, статей, создание сюжетов и художественных текстов.
Госсектор
Обработка обращений граждан, подготовка типовых ответов, соблюдение формальных требований делопроизводства.
Инклюзия и тьюторство
Субтитры, адаптация текстов, альтернативная коммуникация. Персональный тьютор, интеграция с Moodle.
Часто задаваемые вопросы
Вы можете скачать веса и запустить модель локально. Рекомендуемые требования:
| Режим | Минимально | Комфортно |
|---|---|---|
| Инференс (FP16) | 13 ГБ VRAM | 16 ГБ VRAM |
| Инференс (4‑бит) | 6 ГБ VRAM | 8 ГБ VRAM |
| Дообучение (QLoRA) | 12 ГБ VRAM | 24 ГБ VRAM (RTX 4090) |
| Полное дообучение | 48 ГБ VRAM | 80 ГБ VRAM (A100) |
Для CPU‑версии (GGML) достаточно 32 ГБ оперативной памяти и современного процессора.