🚀 Мы на Hugging Face!
Друзья, мы завели официальную страничку нашей компании Siberian Neuronets на Hugging Face:
👉 https://huggingface.co/SiberianNeuronets
Там будем делиться результатами наших исследований — заходите, подписывайтесь, следите за новыми публикациями!

📄 Сегодня добавили свежую статью!
Наше новое исследование «Little Brains, Big Feats: Exploring Compact Language Models» уже доступно:
👉 hf.co/papers/2606.30062
О чём работа?
Мы оценили, насколько хорошо компактные языковые модели (SLM) от 1B до 8B справляются с генерацией ответов в русскоязычных Retrieval-Augmented Generation (RAG) системах.

Ключевые выводы:
✅ RAG на SLM можно запускать локально без GPU — прямо на устройстве и за разумное время
✅ Среди протестированных SLM модели семейства Qwen и Meno показали лучшие результаты
✅ Qwen3-8B-Q4_K_M стал лучшим SLM по качеству: 0.72 Correctness и 0.83 Faithfulness
✅ Qwen3-4B-Instruct-2507-Q5_K_M показал один из лучших практических балансов качества и CPU-latency
✅ Работа принята на ECML PKDD 2026 Applied Data Science Track
✅ Отдельно протестировали и семейство моделей Meno от @Bond_005: на момент подачи статьи Meno-lite-7B показал конкурентный результат среди компактных моделей при очень низкой CPU-latency (практически самая лучшая производительность в своем размерном классе), а Meno-tiny-1.5B подтвердил потенциал сверхлёгких моделей для on-device RAG.
На текущий момент метрики у моделей Meno выше, чем на момент публикации. Поэтому рекомендуем именно это семейство моделей - наиболее оптимальны по качеству и скорости работы.

Код и материалы — в открытом доступе:
🔗 github.com/SibNN/SLM-RAG-EVAL
Будем благодарны за лайки и комментарии на странице статьи на Hugging Face — это помогает нам видеть, что работа полезна сообществу ❤️

🔥 Если вам интересны on‑device AI, приватные системы и эффективный RAG без дорогих GPU — наше исследование для вас!

❤️ Хотите внедрить супер ИИ в вашу компанию или обсудить совместный проект?
Пишите нам на info@sibnn.ai — будем рады сотрудничеству!

#SiberianNeuronets #HuggingFace #RAG #SLM #CompactLanguageModels #OnDeviceAI #ECMLPKDD #RussianNLP #LLM #AIResearch