Uploaded finetuned model
- Developed by: BeastxD
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-4b-instruct-2507-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-4b-instruct-2507-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 авг 2026
Ссылки
text2cypher_lora_v7
Дообученная модель Qwen3 для генерации текста, предположительно ориентированная на создание Cypher-запросов.
42скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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
BeastxD/text2cypher_lora_v7 — дообученная BeastxD модель семейства Qwen3 на базе unsloth/qwen3-4b-instruct-2507-unsloth-bnb-4bit. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 3,7 млрд параметров; метаданные указывают поддержку контекста до 262 144 токенов, чата и интерфейса вызова инструментов. Название репозитория указывает на генерацию Cypher-запросов, однако README не описывает эту специализацию и не приводит примеров, поэтому её качество и точные сценарии применения не подтверждены.
Модель принимает текст и генерирует текст; в карточке указан английский язык. Она обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Лицензия — Apache-2.0. Специализация на Cypher следует только из названия модели; перед применением стоит проверить корректность запросов на своих данных.
Сценарии применения
- генерация Cypher-запросов по текстовому описанию
- подготовка запросов к графовой базе данных
- ответы на вопросы в формате чата
- вызов инструментов через интерфейс модели
Ограничения
README не содержит примеров или оценок качества, поэтому пригодность для генерации Cypher следует проверить на целевых данных. Указание на эту специализацию основано на названии репозитория.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- b84f95f