模型说明

本项目提供两个 Ollama 版本：

• Dense 版本：fzkun/minimind3-ascend
• MoE 版本：fzkun/minimind3-ascend-moe

两者均由本地 GGUF 文件转换得到，可直接通过 Ollama 拉取并运行。

模型架构

Dense 版本：fzkun/minimind3-ascend

• 架构：Dense
• 导出兼容：Qwen3ForCausalLM
• 参数规模：约 64M
• 配置：
  • hidden_size = 768
  • num_hidden_layers = 8

MoE 版本：fzkun/minimind3-ascend-moe

• 架构：MoE
• 导出兼容：Qwen3MoeForCausalLM
• 参数规模：约 198M
• 配置：
  • hidden_size = 768
  • num_hidden_layers = 8

Benchmark 结果

评测环境： - Ascend 910B - 单卡 npu:0 - batch_size = 16

评测任务： - C-Eval

• CMMLU

• ARC-Easy

• PIQA

• OpenBookQA

• HellaSwag

• Social-IQA

Dense 版本评分

MoE 版本评分

说明：

• ceval / cmmlu / arc / piqa / openbookqa / hellaswag 使用 acc_norm

• social_iqa 使用 acc

• SwanLab 实验记录：https://swanlab.cn/@fzkun/MiniMind3/overview

Ollama 用法

Dense 版本

拉取模型：

ollama pull fzkun/minimind3-ascend

启动对话：

ollama run fzkun/minimind3-ascend

MoE 版本

拉取模型：

ollama pull fzkun/minimind3-ascend-moe

启动对话：

ollama run fzkun/minimind3-ascend-moe

查看模型信息

如需查看模型的 Modelfile、参数或 system prompt，可执行：

ollama show fzkun/minimind3-ascend --modelfile
ollama show fzkun/minimind3-ascend-moe --modelfile

补充说明

• Dense 版本适合更轻量、快速的本地推理场景
• MoE 版本在部分 benchmark 上表现更强，更适合追求效果的场景
• 如果需要查看更完整的模型说明、Transformers 版本文件或更多实验记录，建议参考对应的 ModelScope 页面