/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B-JSON-SFT
Опубликована
4 сен 2026

Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель Qwen3 для генерации текста, унаследовавшая от базовой модели задачу извлечения сведений из протоколов совещаний в JSON.

117скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Biggiraffe/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO — компактная плотная языковая модель семейства Qwen3, дообученная на базе NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель ориентирована на извлечение метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний с выдачей результата в JSON. Модель содержит около 507,9 млн параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Модель разработана Biggiraffe и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка этой версии не уточняет, меняет ли этап GRPO назначение базовой модели или какие метрики качества были получены.

Сценарии применения

  • Извлечение метаданных из корейских протоколов совещаний
  • Структурирование поручений из записей совещаний в JSON
  • Выделение решений и препятствий из протоколов

Ограничения

Карточка этой версии не приводит метрик качества и подробностей этапа GRPO; назначение для извлечения данных из корейских протоколов указано в описании базовой модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: Biggiraffe
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT

This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
0063adc

0 моделей