GigaChat3-10B-A1.8B-base

GigaChat3-10B-A1.8B-base

Представляем GigaChat3-10B-A1.8B-base — базовую (pretrain) модель семейства GigaChat. Модель основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 10B общих и 1.8B активных параметров. Архитектура включает Multi-head Latent Attention (MLA) и Multi-Token Prediction (MTP), за счет чего модель оптимизирована для высокой пропускной способности (throughput) при инференсе. Больше подробностей в хабр статье.

Важное замечание: Base vs. Instruct

Данная карточка описывает базовую (pretrain) модель. Для диалоговых задач и выполнения инструкций, пожалуйста, используйте нашу instruct-версию.

Архитектура модели

GigaChat3-10B-A1.8B-base использует кастомную MoE-архитектуру:

Multi-head Latent Attention (MLA)

Вместо стандартного Multi-head Attention модель использует MLA. MLA обеспечивает эффективный инференс за счет сжатия Key-Value (KV) кэша в латентный вектор, что значительно снижает требования к памяти и ускоряет обработку.

Multi-Token Prediction (MTP)

Модель обучена с использованием задачи Multi-Token Prediction (MTP). Это позволяет модели предсказывать несколько токенов за один проход, что ускоряет генерацию до 40% с помощью техник спекулятивной/параллельной генерации.

Данные для обучения

Модель обучена на 20Т токенов. Мы добавили 10 языков — от китайского и арабского до узбекского и казахского, а также расширили набор источников: книги, академические данные, датасеты по коду и математике. Все данные проходят дедупликацию, языковую фильтрацию и автоматические проверки качества при помощи эвристик и классификаторов. Ключевой вклад в качество внесла синтетика: мы сгенерировали около 5,5 триллионов токенов синтетических данных. В корпус входят вопросы-ответы к текстам, цепочки reverse-prompt для структурирования данных, LLM-заметки с комментариями от модели внутри текстов, миллионы синтетических задач с решениями по математике и олимпиадному программированию (с синтетическими тестами) на основе PromptCot.

Инференс

Одно из ключевых преимуществ GigaChat3-10B-A1.8B-base — скорость инференса. Модель (особенно в режиме MTP) демонстрирует пропускную способность, сопоставимую с пропускной способностью значительно меньших dense‑моделей. Измерения проводились с помощью vLLM v0.11.0, на типе bfloat16 c batch_size=1. Ссылка на код.

Бенчмарки

Хотя модель имеет 10 миллиардов параметров, её прямые аналоги — модели размером 3–4 миллиарда параметров. Однако благодаря высокой скорости генерации мы также сравниваем её с ещё более компактными моделями.

Как проверить метрики модели

# lm-eval[api]==0.4.9.1
# sglang[all]==0.5.5
# или 
# vllm==0.11.2

export HF_ALLOW_CODE_EVAL=1

# sglang server up

# 10B
python -m sglang.launch_server --model-path <path_to_model> --host 127.0.0.1 --port 30000 --dtype auto --mem-fraction-static 0.88 --trust-remote-code --allow-auto-truncate --speculative-algorithm EAGLE --speculative-num-steps 1 --speculative-eagle-topk 1 --speculative-num-draft-tokens 2

# mmlu pro check
python -m lm_eval --model sglang-generate --output_path <path_to_model> --batch_size 16 --model_args base_url=http://127.0.0.1:30000/generate,num_concurrent=16,tokenized_requests=True,max_length=131072,tokenizer=<path_to_model> --trust_remote_code --confirm_run_unsafe_code --num_fewshot 5 --tasks mmlu_pro

Пример использования (Quickstart)

1. transformers

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig

model_name = "ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)

messages = (
    "Ниже я написал подробное доказательство теоремы о неподвижной точке:"
)
inputs = tokenizer(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs.input_ids, attention_mask=inputs.attention_mask)

result = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=False)
print(result)

2. vLLM

Запуск сервера

vllm serve ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base \
  --dtype "auto" \
  --speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 1, "disable_padded_drafter_batch": false}'

Пример запроса

curl http://localhost:8000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base",
    "prompt": "Ниже я написал подробное доказательство теоремы о неподвижной точке:",
    "max_tokens": 400,
    "temperature": 0
  }'

3. SGLang

Запуск сервера

python -m sglang.launch_server \
  --model-path ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000 \
  --dtype auto \
  --mem-fraction-static 0.88 \
  --speculative-algorithm EAGLE \
  --speculative-num-steps 1 \
  --speculative-eagle-topk 1 \
  --speculative-num-draft-tokens 2

Пример запроса

curl http://localhost:30000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base",
    "prompt": "Ниже я написал подробное доказательство теоремы о неподвижной точке:",
    "max_tokens": 400,
    "temperature": 0
  }'