GPT
הוספת כלי
D

DFM-Mimir

קוד פתוח

danish-foundation-modelsapache-2.02026-08-03

  • transformers
  • safetensors
  • hrm_text
  • text-generation
  • danish

מודל קומפקטי של 1.8 מיליארד פרמטרים שמתמחה בדנית ובאנגלית נקייה מזכויות יוצרים. הוא מיועד למי שחייב מודל קל משקל שרץ מקומית ועוקף מתחרים גדולים ממנו בשפות האלו.

  • 1.8Bפרמטרים
  • 4,096טוקנים בהקשר
  • 3.4 GBמשקל הקבצים
  • 7,726הורדות בחודש

מה זה

מדובר במודל שפותח בדנמרק על גבי ארכיטקטורת HRM, ואומן מאפס על 161 מאגרי מידע מותרים לשימוש ברישיון פתוח. במקום לבלוע את כל האינטרנט בלי חשבון, הצוות התמקד בנתונים נקיים משפטית, עם דגש חזק על דנית ואנגלית.

במבחני הביצועים הוא מציג תוצאות חריגות לגודל שלו. בדנית הוא משיג ממוצע של 56.8 ועוקף לא רק מודלים מקבילים של 1B, אלא גם מודלים של 8 ו־9 מיליארד פרמטרים. באנגלית הוא מגיע לציון ממוצע של 69.0, שמשתווה למודלים כבדים בהרבה כמו Qwen 3.5 4B, ומציג דיוק מרשים של 89.9 במבחן המתמטיקה GSM8K.

מתאים ל

  • עיבוד טקסט בדנית

    מוביל במבחני שפה דנית ועוקף מודלים של 8B ו־9B במשימות דקדוק והבנה מקומית.

  • פתרון בעיות מתמטיקה

    מגיע לתוצאה של 89.9 במבחן GSM8K, רמה גבוהה במיוחד עבור מודל ששוקל 3.4GB.

  • שרתים מקומיים מוגבלים

    רץ בקלות על חומרה צנועה עם 1.8 מיליארד פרמטרים וללא עלויות ענן שוטפות.

איפה זה נופל

המודל אומן אך ורק על דנית ואנגלית, ולכן כל ניסיון להשתמש בו בעברית או בשפות אחרות יניב תוצאות ירודות מאוד. בנוסף, חלון ההקשר שלו מוגבל ל־4,096 טוקנים בלבד, מה שפוסל אותו לעיבוד מסמכים ארוכים או שיחות מתמשכות.

נקודה קריטית נוספת היא בטיחות. המפתחים מציינים בפירוש שהמודל לא עבר תהליכי יישור ייעודיים לבטיחות. המשמעות היא שהוא עלול לפלוט הטיות חברתיות ותשובות בעייתיות, ולכן אסור לחבר אותו ישירות למשתמשי קצה בלי שכבת סינון ובדיקה מוקדמת.

שאלות
נפוצות

האם המודל הזה מתאים לעבודה בעברית?

לא. המודל אומן רק על דנית ואנגלית, והמפתחים מציינים במפורש שהביצועים בכל שפה אחרת יהיו ירודים. לשימוש בעברית עדיף לבחור מודל רב־לשוני ייעודי.

האם אפשר להשתמש בו באופן מסחרי בלי להסתבך עם זכויות יוצרים?

כן, המודל שוחרר תחת רישיון apache-2.0 ומאומן על מאגרי מידע מותרים בלבד. בדיקות שינון שערכו המפתחים הראו סיכון אפסי לשחזור טקסטים מוגנים מהאימון.

כמה זיכרון כרטיס מסך נחוץ כדי להריץ אותו?

הקבצים שוקלים 3.4 גיגה בייט, כך שכרטיס מסך פשוט עם 6 עד 8 גיגה VRAM יספיק לחלוטין. אפשר להריץ אותו גם על מעבד רגיל של מחשב נייד חזק.

איך מריצים

המשקל הכולל של הקבצים עומד על 3.4 גיגה בייט בלבד, כך שלא צריך שרת מפלצתי. כל כרטיס מסך ביתי עם 6 עד 8 גיגה זיכרון יריץ אותו בלי להזיע באמצעות ספריית transformers הרגילה בפייתון.

אין כאן כמה גרסאות שונות להורדה, זו הגרסה היחידה. אם המטרה שלכם היא להריץ משימות קלות מקומית בלי תלות ברשת ובעלויות קריאה, הוא בחירה זולה ויעילה. אם אתם צריכים הבנה מורכבת ביותר או תמיכה בריבוי שפות מעבר לדנית ואנגלית, פנייה ל־API מסחרי של מודל ענק עדיין תיתן מענה שלם יותר.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="danish-foundation-models/DFM-Mimir")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

10 קבצים במאגר, 3.4 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הפרויקט משוחרר תחת רישיון apache-2.0. הרישיון הזה מתיר שימוש מסחרי מלא, שינוי של הקוד והמשקלים והפצה חופשית בתוך מוצרים. הדרישה העיקרית היא שמירה על הודעת זכויות היוצרים וציון הרישיון המקורי, בלי חובה לפתוח את הקוד של המוצר שבו תטמיעו אותו.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗