Uploaded finetuned model
- Developed by: Abduulllaah
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Abduulllaah/TwinQwen3-0.6B
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- TwinQwen3-0.6B
- Опубликована
- 22 сен 2026
Ссылки
TwinQwen3-0.6B-DPO
Компактная дообученная модель Qwen3 для генерации текста и диалоговых сценариев.
170скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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
Abduulllaah/TwinQwen3-0.6B-DPO — дообученная модель семейства Qwen3, разработанная Abduulllaah на основе Abduulllaah/TwinQwen3-0.6B. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 508 млн параметров для генерации текста и диалогов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL; в метаданных указано наличие чат-возможностей и контекста до 32 768 токенов.
Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов в компактных приложениях. Карточка не описывает специализацию DPO-обучения, результаты оценивания или отдельные предметные области. Поддержка английского указана в языковых метаданных; других языков карточка не подтверждает.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Как компактная модель, она может уступать более крупным моделям в сложных рассуждениях и точности; README не приводит результатов тестирования.
Сценарии применения
- генерация ответов в чате
- создание коротких текстов по запросу
- диалоговый помощник на английском языке
Ограничения
Модель компактная, поэтому может уступать более крупным моделям в сложных задачах; README не содержит результатов оценивания или подробностей о данных и целях DPO-обучения.
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- aa623f5