Teuken 7B Instruct v0.6

OpenGPT-X (Teuken) · Fournisseurs EU

Catalogue uniquement Poids ouverts Fournisseur européen

Souveraineté et hébergement

Catalogue uniquement

Ce modèle est catalogué pour référence. Il n’est pas encore hébergé sur LLM EU, et aucun endpoint de première partie ne le sert ici. Les requêtes vers ce modèle vont directement au fournisseur, selon les propres conditions de ce fournisseur.

Résumé

Teuken 7B Instruct v0.6 is a German publicly funded model trained on all 24 official EU languages, developed by Fraunhofer, Forschungszentrum Jülich, TU Dresden and DFKI. It is published under CC-BY-NC-4.0, so the weights are downloadable but may only be used for private, non-commercial, research and educational purposes. On the project’s own EU21 evaluation it averages 0.57, ahead of Llama 3.1 8B Instruct at 0.563 and Mistral 7B Instruct v0.3 at 0.527 on the same test set.

Spécifications

Fournisseur
OpenGPT-X (Teuken) (DE)
Fenêtre de contexte
4.1k
Paramètres
7.45B
Modalités
text
Licence
cc-by-nc-4.0 · licence
Poids ouverts
yes
Date de publication
28 juil. 2025
Tâches
german, multilingual-support, translation, summarization, customer-support

Langues

Fort: de, en, fr, es, it, nl, pl, pt, sv, cs, da, fi, el, ro

Adéquat: bg, et, ga, hr, hu, lt, lv, mt, sk, sl

Langues

Fort

  • de
  • en
  • fr
  • es
  • it
  • nl
  • pl
  • pt
  • sv
  • cs
  • da
  • fi
  • el
  • ro

Adéquat

  • bg
  • et
  • ga
  • hr
  • hu
  • lt
  • lv
  • mt
  • sk
  • sl

Non vérifié : le fournisseur n’a pas documenté cette affirmation. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

Quand l’utiliser

Points forts

  • trained on all 24 official EU languages rather than English-first data
  • published EU21 evaluation against Llama 3.1 8B and Mistral 7B
  • small enough to run on one mid-range accelerator
  • German public funding, with evaluation code and data documentation

Limites

  • CC-BY-NC-4.0 forbids commercial use of the released checkpoint
  • 4096-token context window
  • a 7B model, so reasoning and coding lag larger releases