Тестирование Gemma 3 1B: реальные возможности маленькой языковой модели. Более 50-ти реальных тестов.

Где запускать Gemma 3 1B

Для модели такого размера не требуется дорогой GPU. Ее можно запускать на обычном VPS с несколькими ядрами процессора и достаточным объемом оперативной памяти.

По результатам тестов Gemma 3 1B хорошо подходит для классификации, определения намерений пользователя, выбора маршрута обработки запросов, определения языка, для простого извлечения данных. Для генерации текста, кода и сложных рассуждений возможностей модели уже недостаточно.

Для тестов использовался сервер от litnets с тарифом 2 ядра CPU, 2GB RAM, 40GB SSD за 799р. ОС Ubuntu 24.04. Для запуска модели этого хватило, короткие ответы занимали 1–2 секунды. Тесты проводились через Ollama.

Примечание:
Купить VPS такой конфигурации, либо больше, вы можете на странице Услуги.
Доступны серверы в Нидерландах, Испании.
Доступна оплата российскими рублями.

Загрузка модели на VDS от litnets заняла около минуты.

Вес модели 815MB.

Минимальные требования Gemma 3 1B

Конфигурация	Рекомендация
CPU	от 2 vCPU
RAM	от 2 GB
SSD	от 10 GB
GPU	не требуется
ОС	Ubuntu 22.04+

Конфигурация, которая использовалась для тестов

Конфигурация	Значение
Сервер	VPS
CPU	2 vCPU
RAM	2 GB
Модель	Gemma 3 1B
Средняя скорость генерации	≈6 токенов/сек
Размер промпта	24 токена
Сгенерировано	1288 токенов
Модель процессора	Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2697 v4 @ 2.30GHz CPU @ 2.1GHz
Потребление RAM	≈900MB

Несмотря на наличие всего 2 vCPU и 2 ГБ оперативной памяти, Gemma 3 1B успешно запускалась и выполняла тесты. Средняя скорость генерации составила около 6 токенов в секунду. Для задач маршрутизации запросов, классификации или простых AI-агентов такой производительности может быть достаточно без использования GPU.

Сводная таблица по результатам всех тестов

Задача	Результат
Классификация	Отлично	⭐⭐⭐⭐⭐
Intent detection	Отлично	⭐⭐⭐⭐⭐
Language detection	Хорошо	⭐⭐⭐⭐☆
Простое извлечение данных	Хорошо	⭐⭐⭐⭐☆
Роутинг запросов	Хорошо	⭐⭐⭐⭐☆
Генерация JSON	Плохо	⭐☆☆☆☆
Генерация Bash-команд	Плохо	⭐☆☆☆☆
Регулярные выражения	Плохо	⭐☆☆☆☆
Исправление текста	Плохо	☆☆☆☆☆
Логические выводы	Плохо	⭐☆☆☆☆
Строгое соблюдение формата	Плохо	⭐☆☆☆☆

Классификация (9/10) ⭐⭐⭐⭐⭐

Самое сильное место маленьких 1b моделей.

выбор RAG или LLM

Запрос на русском, варианты выбора на английском, но модель все равно справилась хорошо.

RAG or LLM routing

Prompt

Варианты

rag

llm

Запрос

Какой сегодня курс BTC? Верни одно слово

Response

rag

Скриншот ответа для примера и наглядности.

Далее скриншоты будут прилагаться не ко всем ответам, для того что бы не удлинять статью.

определение типа запроса (chat/code/search)

Запрос на русском, варианты выбора на английском, ответы на все 3 вопроса правильные.

Request type detection

Prompt

Ты определяешь тип запроса.

Варианты:

chat
code
search

Запрос:

Напиши Python-скрипт для резервного копирования.

Верни только одно слово.

Response

code

Request type detection

Prompt

Ты определяешь тип запроса.

Варианты:

chat
code
search

Запрос:

Что такое BTC

Верни только одно слово.

Response

search

Request type detection

Prompt

Ты определяешь тип запроса.

Варианты:

chat
code
search

Запрос:

Привет! Как дела

Верни только одно слово.

Response

chat

определение, нужен ли интернет (search/local)

При запросах как на русском языке, так и на английском модель может вернуть не верные данные или потерять суть вопроса. Например, в запросе «Что такое BTC» забыли вставить, что нужно вернуть категорию, и модель вернула определение BTC. В остальном ответы сделаны наугад.

Скорее всего это связано с тем, что в этой классификации требовалось совершить анализ, эта модель это не может.

Search detection

Prompt

Ты определяешь, требуется ли поиск в интернете.

Ответь:

search

или

local

Вопрос:

Новости BTC за последние 24 часа

Response

search

Search detection

Prompt

Ты определяешь, требуется ли поиск в интернете.

Ответь:

search

или

local

Вопрос:

Что такое BTC

Response

BTC – это аббревиатура от “Bitcoin Cash”, что фактически является более молодой криптовалютой, которая является
результатом слиянием Bitcoin (BTC) и Bitshine. Вот краткое описание, почему его изучается и обсуждают:

**Главные моменты о BTC:**

* **Изначально:** BTC была выведена как альтернативный вариант Bitcoin для меньшей стоимости транзакций и
большей ликвидность.
* **Но

Search detection

Prompt

Ты определяешь, требуется ли поиск в интернете.

Ответь:

search

или

local

Вопрос:

Кто победил на последнем WWDC?

Response

search

Search detection

Prompt

Ты определяешь, требуется ли поиск в интернете.

Ответь:

search

или

local

Вопрос:

Как перезапустить Windows

Response

search

Logical reasoning

Prompt

You are a request router.

Decide whether this request requires an Internet search.

Use:

search - if the answer depends on current, changing or real-time information (news, prices, weather, latest versions, current events).

local - if the answer can be given from general knowledge without accessing the Internet.

Reply with only one word:

search

or

local

Request:

What is the capital of Germany?

Model response

search

Logical reasoning

Prompt

Does this question require up-to-date information?

Reply only:

yes

or

no

Question:

What is the capital of Germany?

Model response

Yes

Logical reasoning

Prompt

Classify the request.

Categories:

static - the answer is general knowledge.

dynamic - the answer depends on current information.

Reply with only one word.

Request:

What is the capital of Germany?

Model response

Question

классификатор вопросов

На английском качество ответов выше. Например, на один и тот же вопрос на английском и на русском про mysql или про ip адрес ответ на английском был дан правильный, на русском — нет. Но все равно бывают ошибки, как например в последнем примере.

Question classification

Prompt

Ты классифицируешь вопросы.

Варианты:

linux
docker
python
network
database
other

Вопрос:

Как открыть порт 443 в UFW?

Верни только категорию.

Response

linux

Question classification

Prompt

Ты классифицируешь вопросы.

Варианты:

linux
docker
python
network
database
other

Вопрос:

Как посмотреть список запущенных контейнеров в Docker

Верни только категорию.

Response

docker

Question classification

Prompt

Ты классифицируешь вопросы.

Варианты:

linux
docker
python
network
database
other

Вопрос:

Как добавить второй ip адрес

Верни только категорию.

Response

linux

Question classification

Prompt

Ты классифицируешь вопросы.

Варианты:

linux
docker
python
network
database
other

Вопрос:

Как открыть доступ для подключения к mysql workbanch

Верни только категорию.

Response

linux

Question classification

Prompt

Ты классифицируешь вопросы.

Варианты:

linux
docker
python
network
database
other

Вопрос:

Как пробросить порт для работы vpn

Верни только категорию.

Response

linux

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I open port 443 in UFW?

Reply with only one category.

Response

linux

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How can I list all running Docker containers?

Reply with only one category.

Response

docker

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I connect to MySQL from MySQL Workbench?

Reply with only one category.

Response

database

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I find my public IP address?

Reply with only one category.

Response

network

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I read a CSV file using pandas?

Reply with only one category.

Response

python

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I change the font size in Microsoft Word?

Reply with only one category.

Response

python

определение срочности/настроения

Если давать варианты на русском, то возвращает верный вариант ответа, но написанный не верно. Например, вместо «Высокая» возвращает «Высокое». На английском качество ответов лучше, но все равно есть ошибка, например в последнем примере рядовой вопрос был отмечен как высокоприоритетный. Модель распознает слова, но не всегда правильно понимает намерение пользователя в каких-то неоднозначных случаях.

Urgency assessment

Prompt

Оцени срочность обращения.

Варианты:

Высокая
Средняя
Низкая

Текст:

После оплаты сервер недоступен.

Верни только одно слово.

Response

Высокое

Sentiment analysis

Prompt

Определи настроение сообщения.

Варианты:

- Позитивное
- Нейтральное
- Негативное

Текст:

Сервер работает отлично, спасибо!

Верни только один вариант.

Response

Положительное

Question classification

Prompt

Classify the question.

Categories:

linux
docker
python
network
database
other

Question:

How do I change the font size in Microsoft Word?

Reply with only one category.

Response

python

Sentiment analysis

Prompt

Determine the sentiment of the message.

Categories:

positive
neutral
negative

Message:

The server is running perfectly. Thank you!

Reply with only one category.

Response

Positive

Sentiment analysis

Prompt

Determine the sentiment of the message.

Categories:

positive
neutral
negative

Message:

The VPS is okay, but I haven't used it much yet.

Reply with only one category.

Response

Negative

Sentiment analysis

Prompt

Determine the sentiment of the message.

Categories:

positive
neutral
negative

Message:

The server has been offline for two hours and I cannot access my website.

Reply with only one category.

Response

NEGATIVE

Urgency assessment

Prompt

Determine the urgency of the request.

Categories:

high
medium
low

Message:

After payment my VPS is still unavailable.

Reply with only one category.

Response

High

Urgency assessment

Prompt

Determine the urgency of the request.

Categories:

high
medium
low

Message:

Could you explain how to enable IPv6 on my server?

Reply with only one category.

Response

Medium

Urgency assessment

Prompt

Determine the urgency of the request.

Categories:

high
medium
low

Message:

I would like to know if you have servers in Germany.

Reply with only one category.

Response

High

классификатор запросов в поддержку

При запросах на русском языке модель совершает много ошибок.

Ticket routing

Prompt

Ты распределяешь обращения клиентов.

Возможные отделы:

- sales
- support
- finance
- abuse

Сообщение:

После оплаты сервер так и не появился.

Верни только название отдела.

Response

support

Ticket routing

Prompt

Ты распределяешь обращения клиентов.

Возможные отделы:

- sales
- support
- finance
- abuse

Сообщение:

Просьба оформить возврат за сервер

Верни только название отдела.

Response

finance

Ticket routing

Prompt

Ты распределяешь обращения клиентов.

Возможные отделы:

- sales
- support
- finance
- abuse

Сообщение:

Здравствуйте, подскажите, можно ли получить промокод?

Верни только название отдела.

Response

support

Ticket routing

Prompt

Ты распределяешь обращения клиентов.

Возможные отделы:

- sales
- support
- finance
- abuse

Сообщение:

На сервере #65465 низкая скорость

Верни только название отдела.

Response

support

Ticket routing

Prompt

Ты распределяешь обращения клиентов.

Возможные отделы:

- sales
- support
- finance
- abuse

Сообщение:

Добрый день

Можно ли ip адрес 45.131.135.214 с сервера svr_160797 перенести на svr_114121 ?

svr_160797 был заказан сегодня, если можно перекинуть ip адрес, то сервер можно удалить и средства вернуть на счет.

Такое возможно ?

Верни только название отдела.

Response

support

Ticket classification

Prompt

Ты сортируешь входящие обращения.

Категории:

- Продажа
- Поддержка
- Жалоба
- Финансы

Текст:

Здравствуйте.

Не могу подключиться по SSH.

Верни только категорию.

Response

Финансирование

Если промпт на английском, отвечает правильно, даже если сам вопрос будет на русском.

Intent classification

Prompt

You are an intent classifier.

Return exactly one label.

buy
refund
technical
question
greeting

Message:

Здравствуйте, хочу заказать VPS в Нидерландах.

Response

buy

Intent classification

Prompt

You are an intent classifier.

Return exactly one label.

buy
refund
technical
question
greeting

Message:

Не могу подключиться по SSH.

Response

technical

Intent classification

Prompt

You are an intent classifier.

Return exactly one label.

buy
refund
technical
question
greeting

Message:

Здравствуйте, просьба вернуть деньги за сервер 4876876.

Response

refund

Intent classification

Prompt

You are an intent classifier.

Return exactly one label.

buy
refund
technical
question
greeting

Message:

Здравствуйте, какой мне тариф подойдет для того, чтобы разместить сайт, посещаемость <10000 пользователей в сутки?

Response

question

роутинг моделей

Часто правильно отвечает на вопросы, на английском ожидаемо качество ответов лучше. Не всегда соблюдает ограничение в одно слово, иногда отвечает развернуто, несмотря на промпт. Может не соблюдать регистр. Если не стереть контекст, то может придумывать свои варианты ответов. Может ошибаться в выборе моделей для длинных текстов (как в примере «Write a 5000-word article about Docker», хотя на русском языке на аналогичный вопрос было отвечено верно).

По этим тестам видно, что Gemma 3 1B уже можно использовать как простой роутер запросов, но только если результат дополнительно проверяется кодом или не очень важна точность. Полностью полагаться на неё для маршрутизации без валидации нельзя.

Model selection

Prompt

Определи, какая модель лучше справится с запросом.

Варианты:

- local
- coding
- article
- translation

Описание:

local — простой вопрос, можно ответить локальной моделью.
coding — задачи по программированию.
article — написание больших текстов.
translation — перевод текста.

Запрос пользователя:

Напиши Docker Compose для WordPress с MySQL.

Верни только одно слово.

Response

coding

Model selection

Prompt

Определи, какая модель лучше справится с запросом.

Варианты:

- local
- coding
- article
- translation

Описание:

local — простой вопрос, можно ответить локальной моделью.
coding — задачи по программированию.
article — написание больших текстов.
translation — перевод текста.

Запрос пользователя:

Как посмотреть свободную память в Linux?

Верни только одно слово.

Response

article

Model selection

Prompt

Определи, какая модель лучше справится с запросом.

Варианты:

- local
- coding
- article
- translation

Описание:

local — простой вопрос, можно ответить локальной моделью.
coding — задачи по программированию.
article — написание больших текстов.
translation — перевод текста.

Запрос пользователя:

Напиши статью про Docker объемом 5000 слов.

Верни только одно слово.

Response

article

Model selection

Prompt

Определи, какая модель лучше справится с запросом.

Варианты:

- local
- coding
- article
- translation

Описание:

local — простой вопрос, можно ответить локальной моделью.
coding — задачи по программированию.
article — написание больших текстов.
translation — перевод текста.

Запрос пользователя:

Переведи текст на немецкий язык.

Верни только одно слово.

Response

translation

Model selection

Prompt

You are an AI router.

Choose the best model for the user's request.

Available models:

local - simple questions and general knowledge
coding - programming and scripting tasks
article - long-form writing
translation - language translation

Reply with only one model name.

User request:

Write a Docker Compose file for WordPress with MySQL.

Response

coding

Model selection

Prompt

You are an AI router.

Choose the best model for the user's request.

Available models:

local - simple questions and general knowledge
coding - programming and scripting tasks
article - long-form writing
translation - language translation

Reply with only one model name.

User request:

How do I check available memory in Linux?

Response

local

Model selection

Prompt

You are an AI router.

Choose the best model for the user's request.

Available models:

local - simple questions and general knowledge
coding - programming and scripting tasks
article - long-form writing
translation - language translation

Reply with only one model name.

User request:

Write a 5000-word article about Docker.

Response

Coding

Model selection

Prompt

You are an AI router.

Choose the best model for the user's request.

Available models:

local - simple questions and general knowledge
coding - programming and scripting tasks
article - long-form writing
translation - language translation

Reply with only one model name.

User request:

Translate this text into German.

Response

Translation

Model selection

Prompt

You are an AI router.

Choose the best model for the user's request.

Available models:

local - simple questions and general knowledge
coding - programming and scripting tasks
article - long-form writing
translation - language translation

Reply with only one model name.

User request:

Write a Python script that backs up a directory every day.

Response

I'd recommend **Coding**. Creating a script to do this automates the task, making it easy and reliable.

Извлечение информации (7/10) ⭐⭐⭐⭐☆

На русском справляется плохо, теряет буквы, возвращает невалидный json. На английском справляется в простых случаях, там, где требуется анализ, не справляется. Она часто сохраняет структуру JSON, но искажает сами значения, меняет названия полей или пропускает часть данных. То есть использовать ее как парсер без последующей проверки нельзя.

С чем модель справляется хорошо

Понимает, какие сущности нужно извлечь из текста.
Обычно сохраняет требуемую структуру JSON.
Хорошо распознает простые поля: имя, сервер, IP, цену, дату, название продукта.
Может использоваться как предварительный извлекатель информации перед дополнительной обработкой.

Где возникают проблемы

Искажает значения (+1 превратилось в 41, IP изменился, URL был обрезан).
Меняет названия ключей (os → o3, subject → gubject).
Иногда возвращает не тот тип данных (строка вместо массива).
Может пропускать найденные значения (например, один из IP-адресов DNS).
Пытается "улучшить" структуру JSON, хотя требовалась простая схема.
Не всегда извлекает данные полностью (email без доменной зоны, команды с обрезанным окончанием).

Можно сделать вывод, что Gemma 3 1B хорошо понимает задачу извлечения информации и часто строит правильную структуру ответа, но точность самих данных недостаточна для использования без последующей валидации. Для автоматизации с низкой ценой ошибки она подходит, а для извлечения критически важных данных уже нет.

Command extraction

Prompt

Извлеки только команды.

Текст:

Сначала выполните

sudo apt update

затем

sudo apt install nginx

Response

sudo apt update
sudo apt install ngi

Data extraction

Prompt

Извлеки данные.

Верни JSON.

Текст:

IP: 192.168.1.10

Email: admin@test.ru

Response

{
  "ip": "192.168.1.10",
  "email": "admin@test.ru"
}

Email extraction

Prompt

Извлеки email из текста.

Здравствуйте.

По всем вопросам пишите на admin@example.com

Верни только email.

Response

admin@example.co

Information extraction

Prompt

Извлеки данные.

Верни JSON.

Текст:

IP: 192.168.1.10

Email: admin@test.ru

Response

{
  "ip": "192.168.1.10",
  "email": "admin@test.ru"
}

Data extraction

Prompt

Extract information from the text.

Return valid JSON only.

Text:

Customer: John Smith
Email: john@example.com
Phone: +1 555 123 4567

Fields:

name
email
phone

Response

{
  "name": "John Smith",
  "email": "john@example.com",
  "phone": "41 555 123 4567"
}

Server information extraction

Prompt

Extract server information.

Return valid JSON only.

Text:

Server: web-01
IP: 192.168.10.15
OS: Ubuntu 24.04
RAM: 8 GB
CPU: 4 cores

Fields:

server
ip
os
ram
cpu

Response

{
  "server": "web-01",
  "ip": "192.168.10.15",
  "o3": "Ubuntu 24.04",
  "ram": "8 GB",
  "cpu": "+4 cores"
}

Ticket information extraction

Prompt

Extract ticket information.

Return valid JSON only.

Text:

Hello.

My server web-01 is offline.

IP: 45.131.135.214

Please help.

Fields:

server
ip
problem

Response

{
  "server": "web-01",
  "ip": "-135.214.135.214",
  "problem": true
}

URL extraction

Prompt

Extract information.

Return valid JSON only.

Text:

Documentation:
https://docs.example.com/install/docker

Fields:

url
domain

Response

{
  "url": "https://docs.example.com",
  "domain": "example.com"
}

Order information extraction

Prompt

Extract order information.

Return valid JSON only.

Text:

Order #58231

Customer: John Smith

Product: VPS

Price: $9.99

Fields:

order id
customer
product
price

Response

{
  "order id": "58231",
  "customer": "John Smith",
  "product": "VPS",
  "price": "$9.99"
}

Date extraction

Prompt

Extract all dates.

Return valid JSON only.

Text:

The server was created on 2026-07-10.

The invoice expires on 2026-07-20.

Field:

dates

Response

{
  "dates": "2026-07-10, 2026-07-20"
}

IPv4 extraction

Prompt

Extract all IPv4 addresses.

Return valid JSON only.

Text:

Client IP: 192.168.1.15

Gateway: 192.168.1.1

DNS: 8.8.8.8

Field:

ips

Response

[
  "192.168.1.15",
  "192.168.1.1"
]

Error extraction

Prompt

Extract all error messages.

Return valid JSON only.

Text:

[ERROR] Connection refused

[INFO] Starting nginx

[ERROR] Permission denied

Field:

errors

Response

[
  "ERROR",
  "Permiasion denied"
]

Command extraction

Prompt

Extract Linux commands.

Return valid JSON only.

Text:

Run:

sudo apt update

sudo apt install nginx

systemctl restart nginx

Field:

commands

Response

[
  "sudo apt update",
  "sudo apt install nginx",
  "aystemd"
]

Technology extraction

Prompt

Extract technologies.

Return valid JSON only.

Text:

This project uses Ubuntu 24.04, Docker, Nginx, PostgreSQL and Python.

Field:

technologies

Response

{
  "technological_details": {
    "operating system": "Ubuntu 24.04",
    "tools/libraries": [
      "[Docker)",
      "[Nginx]",
      "PostgreSQL",
      "Python"
    ]
  }
}

Email metadata extraction

Prompt

Extract email metadata.

Return valid JSON only.

Message:

From: admin@example.com

To: support@example.com

Subject: VPS is offline

JSON:

from
to
subject

Response

{
  "from": "admin",
  "to": "support",
  "gubject": "VPS is offline"
}

Определение языка (9/10) ⭐⭐⭐⭐⭐

Модель хорошо определяет язык, по смыслу, а не по отдельным словам. Понимает задачу, даже если промпт короткий. Может возвращать код языка. Может не соблюдать формат ответа, может путать символы (1t вместо it).

Language detection

Prompt

Определи язык.

Bonjour, je voudrais commander un VPS.

Верни только язык.

Response

Французский

Language detection

Prompt

Detect the language.

Return only ISO 639-1 code.

Text:

Здравствуйте. Не могу подключиться к серверу.

Response

ru RU

Language detection

Prompt

Detect the language.

Return only ISO 639-1 code.

Text:

I cannot connect to my VPS.

Response

en

Language detection

Prompt

Return only ISO 639-1 language code.

Text:

Ciao! Come sta?

Response

1t

Генерация (1/10) ⭐☆☆☆☆

По материалам, доступным в интернете, видно, что модель может генерировать тексты, как художественные, так и информационные, поэтому не будем касаться именно текстов в этой статье. Разберем примеры генерации других данных.

Генерация команд/регулярных выражений

Модель возвращает не верные результаты независимо от языка, может не соблюдать формат ответа или просто возвращать не верный ответ, который не решает поставленную задачу.

Bash command generation

Prompt

Есть сервер Ubuntu 24.04.

Нужно найти все файлы размером больше 100 МБ на всем диске.

Верни только одну команду Bash без пояснений.

Response

find / -type f -size +100M | awk 'NR==5 {print $NF}'

Regex generation

Prompt

Return only this regex:

IPv4 regex

No explanation.

Only regex.

Response

IPv4

IPv4 regex

Prompt

Напиши регулярное выражение для поиска IPv4.

Response

^((25[0-5]|2\d|3)\.\d{1,} )?$

**Что делает это регулярное выражение:**

* `^`: Начинается с символа "1" - определяет начало строки.
* `( ... )$`: Соворачивает нечто в группу, что очень хорошо. Это обеспечивает правильное построение URL-адреса.
* `25[0-5]|2\d|3 \d{1,}`: Это подстроки для проверки IPv4 адресов:
    * `25[0-5]`: Соответствует IP-адресам, начинающимся с `25` и заканчивающимись на 5.
    * `2\d`: Соответствует IPv4 адресам следующего типа - `2d`.
    * `3 \d{1,}`: Ассоциативно соответствует IPv4 адресам следующего типа 3-digits followed by a digit.
* Все это заключено в круглую скобку `(...)`, поэтому только если вся цепочка соответствий будет полностью достигнута — возвращается правильный ответ — строка `IPv4`.

IPv4 regex (second attempt)

Prompt

Напиши регулярное выражение для поиска IPv4. Верни только регулярное выражение, без пояснений.

Response

\b(25[0-5]|2[0-5]\d|[3-6]\{1\}\d)\B

**Пояснения:**

* `\b`: Ищет слово. В случае IPv4 не нужен.
* `(25[0-5]|2[0-5]\d|[3-6]\{1\}\d)`: Этот участок соответствует соответствующим IPv4 диапазонам:
    * `25[0-5]`: Соответствует IP-адресам, начинающимся с 25 и заканчивающимися на 5.
    * `2[0-5]\d`: Соответствует IPv4 адресам следующего типа - `2d`. Задается значение за два символа, один из которых является цифрой (0–5).
    * `([3-6]\{1\}\d)`: Это сочетание подстрок: `3[abc]` `4[def]` `5[ghi]`. Для соответствия правильному IPv4 началу. Соответствует 3 цифрам, затем следующего символа (а либо не имеет символов, либо дословно - 1) и затем номер цифры (0 – 6).

Email regex

Prompt

Напиши регулярное выражение для поиска email.

Response

[a-z0-9._%+-]+@[a-z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}

Генерация JSON

Независимо от языка промпта не следует инструкциям, возвращает больше или меньше строк, невалидный JSON, придумывает поля.

JSON generation

Prompt

Generate valid JSON only.

A router analyzed this request:

"Write a Python backup script."

Return:

{
  "model": "",
  "reason": "",
  "confidence": 0
}

Response

{
  "model": "Python Backup Script",
  "reason": {
    "status": "Positive",
    "data_type": "RequestType",
    "category": "Security",
    "score": 1.0
  },
  "confidence": 0
}

JSON generation

Prompt

Generate valid JSON only.

Create an array of 5 users.

Each user must contain:

name
email
city

Response

[
  {"name":"Alice Smith", "email":"alice.smith@example.com", "city":"New York"},
  {"name":"David Lee", "email":".david.lee@example.org", "city":"Los Angeles"},
  {"name":"Eve Johnson", "email":"eve.johnson@example.net", "city":"San Francisco"},
  {"name:"Frank Ramirez", "email":"frank.ramirez@example.io", "city":"Chicago"},
  {"name":"Grace Brown", "email":".grace.brown@example.co.uk", "city":"Miami"}
],

Password generation

Prompt

Сгенерируй 20 случайных паролей длиной 16 символов.

Response

[
  "XmP7Kz@D@y9Z",
  "nWq8bF@T3e5s,",
  "#zY1R9L@d2oH",
  "jY5tA@pC4sV",
  "rZ9bM@g1k6U",
  "uD2fP@vQ8hE",
  "qT5xN@m3wY",
  "yB7G2@l6zK1",
  "gC9A4@sQ7R2O",
  "tH1M8@pW6qV",
  "iD3O5@eY9bP",
  "kJ4H9@cZ3lG",
  "mL6F0@dA8qU",
  "nS7R2@j1xVw",
  "pB8C3@t5yHz",
  "wD2E4@l9jQ5",
  "xF1G7@m6zK0",
  "qY9T8@sA4vW",
  "rZ2W6@b8pC1",
  "uV3S9@d6pB2",
  "yH4T1@m5pG3",
  "xJ7K2@l9nO4",
  "cM6F0@dA7vU",
  "kZ8X1@t5yH2",
  "lN4S2@e3wB3",
  "mP9Q3@d4vC5",
  "qR1T4@m6pB0",
  "uV7W5@d0eJ",
  "yZ6X6@l5nO8",
  "xA2W9@s6pD1",

]

User generation

Prompt

Сгенерируй 10 пользователей.

Верни JSON.

Поля:
- name
- email
- city

Response

[
  {
    "name": "Александр Николаевич Петров",
    "email": "alessandr.petrov@example.com",
    "city": "Москва"
  },
  {
    "name": "Анна Ивановна Смирнова",
    "email": "anna.smiranova@domain.net",
    "city": "Санкт-Петербург"
  },
  {
    "name": "Дмитрий Алексеевич Ковальцев",
    "email": "dmitriy.kovalenkiev@mail.ru",
    "city": "Казань"
  },
  {
    "name": "Елена Васильевна Орлахова",
    "email": "oleena.oralakha@company.org",
    "city": "Новороссийск"
  },
  {
    "name": "Михаил Иванович Морозов",
    "email": "ivan.mironov@mail.com",
    "city": "Золотое Косьло"
  },
  {
    "name": "Ольга Петровна Тарасёва",
    "email": "olga.taraseva@world.net",
    "city": "Екатеринбург"
  },
  {
    "name": "Илья Владимирович Смирнов",
    "email": "ilia.mirnov@example.org",
    "city": "Нур-Sulam-Талас"
  },
  {
    "name": "Зарина Геннадьевна Лебедова",
    "email": "razina.lebedova@bank.ru",
    "city": "Ростов-на-Дону"
  },
  {
    "name": "Сергей Борислаевич Павлов",
    "email": "sergey.pavlov@artclub.com",
    "city": "Владивосток"
  }
]

JSON generation

Prompt

Верни JSON.

Текст:

Имя: Иван
Возраст: 32
Город: Москва

Response

{
  "Имя": "Иван",
  "Поколение": "1",
  "Возраста": 32,
  "Город": "Москва"
}

I am returning the JSON representation of the data. The provided text is already valid JSON (with a single object).

Генерация slug/тегов

Может подобрать теги, slug, например для статьи, сгенерировать не сможет.

Tag generation

Prompt

Подбери пять тегов.

Статья:

Установка Docker на Ubuntu.

Response

Конечно, вот пять тега для этой темы:

1. **Docker** - Основная тема статьи.
2. **Ubuntu** – Указывается инфраструктура или платформа.
3. **Установка** – Подчеркивает конкретную задачу.
4. **Поддержка** - В контексте установки, предполагает помощь.
5. **DevOps** - Если статья охватывает использование Docker в DevOps

Если нужно учитывать тему для большего количества тегов (напр., для более узкой настройки), предлагаю:

1. **Docker**
2. **Ubuntu**
3. **Инсталляция**
4. **Установка**
5. **Оптимизация**

Slug generation

Prompt

Создай slug.

Установка Docker на Ubuntu 24.04

Response

## Создание SGL (Structured URL Global) для установки Docker на Ubuntu 24.04

SGL - это структурированные URL для веб-документов и метаданных, которые обеспечивают более эффективную передачу информации по сравнению с XML-метадатами. Они похожи на `href`, но используют `type` атрибут и более гибкую структуру. Некоторые удобства, такие как идентификация серий, протоколов и вариантов распространения, делают SGL полезным в контексте Docker

Исправление ошибок (0/10) ☆☆☆☆☆

Для исправления ошибок модель не подходит ни на русском, ни на английском. Либо не справляется, либо придумывает свои фразы.

Grammar correction

Prompt

Исправь ошибки.

Сервер неполучилось перезапустить потомучто закончилось место.

Response

Вот исправленный вариант:

**Сервере не удалось перезапустить, из-за недостатка места.**

Или, более кратко и понятно:

**Сервер не запуск. Места недостаточно.**

В зависимости от контекста, можно добавить/убрать информацию (например, "в результате слишком многих запросов" - если нужно объяснить причину).

Grammar correction

Prompt

Correct the text.

Return only the corrected text.

I cant connect to my server.

Response

ICant connect to my server.

Grammar correction

Prompt

Correct the grammar.

Return only the corrected message.

My server is offline and i dont know why please help me.

Response

ICant connect to my server. Please help me why!

Grammar correction

Prompt

Correct the grammar.

Return only the corrected message.

My server is offline and i dont know why please help me.

Response

server is online and I don’t know why, please let me know if you can help.