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mine:o2-small

新上架第 1 版 · 更新于

概览

MineAI Technology 推出的 355M 参数英文小型聊天模型,遵循简单的 User 和 Assistant 格式。这是研究级模型,回答能干净收尾、会写简短代码,但没有增加知识。

mine:o2-small 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python,用来运行 Hugging Face 下载工具
  • 用来加载模型的 transformers 库
  • 适度的内存,因为模型约有 355M 参数
用在
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,使用 transformers 库
  • 在笔记本上做本地实验,因为它体积很小
  • 用于教学和对比小模型的基准测试环境
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

mine:o2-small SFT 是 MineAI Technology 推出的 355M 参数聊天模型,由 Bilal Mehtab 开发。它是 GPT-NeoX 系列的仅解码器模型,上下文窗口为 4096 个 token。它用约 50M 训练 token 分三个简短轮次微调,并以 User 和 Assistant 的格式作答。

适合谁

适合想要一个能运行、能检查的小型模型的学习者和研究人员,也适合需要轻量聊天基线的开发者。

IndustryWho uses itHow they use itExample
研究机器学习研究人员研究小型仅解码器聊天模型及其局限小模型对比的基线
教育学生了解微调如何塑造行为三轮 SFT 的演示
软件开发者在小模型上测试聊天格式能干净收尾的原型
爱好折腾爱好者在配置很低的硬件上运行模型一个本地聊天小玩意

如果你需要准确的事实或推理能力,可以跳过它,因为模型卡把它描述为小型研究模型。

用在哪里

  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,使用 transformers 库
  • 在笔记本上做本地实验,因为它体积很小
  • 用于教学和对比小模型的基准测试环境
Use caseWhoWhat they get back
简短聊天回答个人能干净收尾的简短回复
简短代码片段学习者几小段代码
安全行为检查研究人员对明显有害请求的明确拒绝

如何设置

  • Python,用来运行 Hugging Face 下载工具
  • 用来加载模型的 transformers 库
  • 适度的内存,因为模型约有 355M 参数
  1. 用 pip 安装 Hugging Face 的 hub 工具。
  2. 用 hf 命令下载模型文件。
  3. 用 transformers 加载模型,并按模型卡的说明使用提示格式。
pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small

如何使用

把你的消息写成一个 User 回合,让模型以 Assistant 的身份继续。模型卡说它遵循这种简单的聊天格式,能干净地停下来,也知道是谁做了它。

示例

你写一个 User 回合,要求写一个把两个数相加的简短 Python 函数。模型以 Assistant 的身份回答几行代码然后停下,不过不要指望它提供事实。

新手与专家

先从一条简短的指令开始,并带着批判的眼光读它的回复。模型卡坦率地说这是一个小型研究模型,所以把它当作玩具或基线。

它有 24 个 Transformer 块,隐藏维度 1024,16 个注意力头,使用旋转位置编码。输入和输出嵌入共享权重,词表有 50,257 个 token。在标准测试上,模型卡把它排在与基础模型持平的位置,落后于 SmolLM2 360M 和 Qwen2.5 0.5B。

  1. 写一个 User 回合
  2. 模型以 Assistant 身份继续
  3. 以回答结束标记收尾
  4. 返回简短回复

注意事项

  • License: Apache 2.0,模型卡要求你在再分发衍生数据之前检查数据许可
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,之后在你自己的机器上运行
  • Not for: 增加知识或推理能力,模型卡说微调没有带来这些
  • Limits: 模型卡把它排在更大的同类模型之后,所以回答会偏弱

README 和文件

README

mine:o2-small

MineAI Technology 推出的 355M 参数英文小型聊天模型,遵循简单的 User 和 Assistant 格式。这是研究级模型,回答能干净收尾、会写简短代码,但没有增加知识。

由 MineAITechnology 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:mine:o2-small SFT 是 MineAI Technology 推出的 355M 参数聊天模型,由 Bilal Mehtab 开发。它是 GPT-NeoX 系列的仅解码器模型,上下文窗口为 4096 个 token。它用约 50M 训练 token 分三个简短轮次微调,并以 User 和 Assistant 的格式作答。

适合谁:适合想要一个能运行、能检查的小型模型的学习者和研究人员,也适合需要轻量聊天基线的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 机器学习研究人员 | 研究小型仅解码器聊天模型及其局限 | 小模型对比的基线
教育 | 学生 | 了解微调如何塑造行为 | 三轮 SFT 的演示
软件 | 开发者 | 在小模型上测试聊天格式 | 能干净收尾的原型
爱好 | 折腾爱好者 | 在配置很低的硬件上运行模型 | 一个本地聊天小玩意

如果你需要准确的事实或推理能力,可以跳过它,因为模型卡把它描述为小型研究模型。

用在哪里:

  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,使用 transformers 库
  • 在笔记本上做本地实验,因为它体积很小
  • 用于教学和对比小模型的基准测试环境
Use case | Who | What they get back
简短聊天回答 | 个人 | 能干净收尾的简短回复
简短代码片段 | 学习者 | 几小段代码
安全行为检查 | 研究人员 | 对明显有害请求的明确拒绝

如何设置:

  • Python,用来运行 Hugging Face 下载工具
  • 用来加载模型的 transformers 库
  • 适度的内存,因为模型约有 355M 参数
  1. 用 pip 安装 Hugging Face 的 hub 工具。
  2. 用 hf 命令下载模型文件。
  3. 用 transformers 加载模型,并按模型卡的说明使用提示格式。
pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small

如何使用:把你的消息写成一个 User 回合,让模型以 Assistant 的身份继续。模型卡说它遵循这种简单的聊天格式,能干净地停下来,也知道是谁做了它。

示例:你写一个 User 回合,要求写一个把两个数相加的简短 Python 函数。模型以 Assistant 的身份回答几行代码然后停下,不过不要指望它提供事实。

新手与专家:先从一条简短的指令开始,并带着批判的眼光读它的回复。模型卡坦率地说这是一个小型研究模型,所以把它当作玩具或基线。

它有 24 个 Transformer 块,隐藏维度 1024,16 个注意力头,使用旋转位置编码。输入和输出嵌入共享权重,词表有 50,257 个 token。在标准测试上,模型卡把它排在与基础模型持平的位置,落后于 SmolLM2 360M 和 Qwen2.5 0.5B。

写一个 User 回合
模型以 Assistant 身份继续
以回答结束标记收尾
返回简短回复

注意事项:

  • License: Apache 2.0,模型卡要求你在再分发衍生数据之前检查数据许可
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,之后在你自己的机器上运行
  • Not for: 增加知识或推理能力,模型卡说微调没有带来这些
  • Limits: 模型卡把它排在更大的同类模型之后,所以回答会偏弱

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:text generation
  • 框架:transformers
  • 最近 30 天下载:0
  • 点赞:8
  • 许可证:apache-2.0
  • 语言:en
  • 标签:transformers, text-generation, causal-lm, chat, gpt-neox, small-language-model, mine-o2, model-index

链接

  • 模型:https://huggingface.co/MineAITechnology/mine-o2-small
  • 文件:https://huggingface.co/MineAITechnology/mine-o2-small/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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