Uploaded finetuned model
- Developed by: 544jc
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-1.5B-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-1.5B-bnb-4bit
- Опубликована
- 21 июн 2026
Ссылки
qwen25_1_5b_korean_unsloth
Дообученная 1,5-миллиардная модель Qwen2.5 для генерации текста по текстовому запросу.
28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июн 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель 544jc/qwen25_1_5b_korean_unsloth — дообученная автором 544jc причинная языковая модель семейства Qwen2.5 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 1,5 млрд параметров. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL; базовая модель — unsloth/Qwen2.5-1.5B-bnb-4bit. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу.
Модель принимает текст и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов. В названии репозитория заявлена корейская специализация, однако README не описывает обучающие данные или результаты; метаданные карточки указывают английский язык. Поэтому поддержку корейского и качество для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- продолжение текста
- подготовка черновиков на корейском языке
- эксперименты с компактными моделями Qwen
Ограничения
README не приводит сведения о данных обучения, оценках качества или проверенных сценариях применения; специализация на корейском следует только из названия репозитория. Компактный размер модели может ограничивать качество сложной генерации.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 3c4b997