Rust

👣 Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF — компактная 8-битная версия Rust-ориентированной модели Tessa-Rust-T1 в формате GGUF для llama.cpp.

Создана для генерации и автодополнения кода на Rust с учётом лучших практик языка.
Hugging Face

🚀 Обзор модели
Архитектура: трансформер на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученный на специализированном Rust-датаcете от Tesslate.

Цель: автономная генерация идиоматичного Rust-кода — функции, структуры, трейты и модули; интеграция в AI-агенты для автоматизации backend-разработки и CLI-утилит.
Hugging Face

Размер: ~7.62 B параметров (после квантования Q8_0) → файл ~8.1 GB в формате GGUF.


⚙️ Ключевые особенности
Глубокое Rust-мышление: поддерживает включение «think-тегов» в промпт для структурированного, многоэтапного рассуждения перед выдачей результата.

Контекстно-чувствительная генерация: учитывает зависимости (crates), lifetimes и идиомы Rust, что снижает количество ошибок после генерации.

Интеграция с агентами: модель готова для использования в автономных системах разработки, быстрой генерации backend-логики, тестов и CLI-утилит.

https://huggingface.co/Tesslate/Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF


@rust_code

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/de/Rust/com.rust_code/930

3.4K viewsApr 25 at 16:15

👣 Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF — компактная 8-битная версия Rust-ориентированной модели Tessa-Rust-T1 в формате GGUF для llama.cpp.

Создана для генерации и автодополнения кода на Rust с учётом лучших практик языка.
Hugging Face

🚀 Обзор модели
Архитектура: трансформер на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, дообученный на специализированном Rust-датаcете от Tesslate.

Цель: автономная генерация идиоматичного Rust-кода — функции, структуры, трейты и модули; интеграция в AI-агенты для автоматизации backend-разработки и CLI-утилит.
Hugging Face

Размер: ~7.62 B параметров (после квантования Q8_0) → файл ~8.1 GB в формате GGUF.


⚙️ Ключевые особенности
Глубокое Rust-мышление: поддерживает включение «think-тегов» в промпт для структурированного, многоэтапного рассуждения перед выдачей результата.

Контекстно-чувствительная генерация: учитывает зависимости (crates), lifetimes и идиомы Rust, что снижает количество ошибок после генерации.

Интеграция с агентами: модель готова для использования в автономных системах разработки, быстрой генерации backend-логики, тестов и CLI-утилит.

https://huggingface.co/Tesslate/Tessa-Rust-T1-7B-Q8_0-GGUF


@rust_code