Uploaded finetuned model
- Developed by: Alfikrah
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 авг 2026
Ссылки
qwen2.5-3b-legal-id-sft
Дообученная Alfikrah модель Qwen2.5 на 3,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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
Alfikrah дообучила Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit для генерации текста. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 с 3,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; карточка также указывает чат-возможности. В README не уточняется предметная область или конкретные сценарии дообучения, поэтому назначение модели за пределами генерации текста определить нельзя.
Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Сценарии применения
- генерация текста в чат-интерфейсе
- составление ответов на текстовые запросы
- продолжение заданного текста
Ограничения
README не описывает цель дообучения, датасеты или результаты оценки, поэтому качество в конкретных задачах не подтверждено.
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 341модельIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
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
- db60737