Uploaded finetuned model
- Developed by: AQUABOT
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 16 авг 2026
Ссылки
Llama-3.2-3B-TechQA
Дообученная AQUABOT модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для ответов на технические вопросы и генерации текста в диалоге.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 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
AQUABOT/Llama-3.2-3B-TechQA — дообученная языковая модель семейства Llama 3.2, разработанная AQUABOT на базе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате. Заявленное контекстное окно — 131 072 токена.
Модель предназначена для ответов на технические вопросы и других сценариев генерации текста. При обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. В метаданных указана возможность chat и интерфейс для вызова инструментов; основной язык карточки — английский.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о составе обучающих данных, оценках качества или конкретных технических темах, поэтому точность ответов и охват предметных областей не подтверждены.
Сценарии применения
- ответы на технические вопросы на английском языке
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- генерация пояснений по техническим темам
- создание чат-бота с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
В карточке нет сведений о датасетах, результатах оценки и охвате технических тем. Английский указан как язык карточки, поэтому поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Также подходит для
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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- ad929bb