/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-1.5B-Finetuning2ndTry
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen2-1.5B-confluence-pretraining

BjarneNPO
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

434скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

BjarneNPO/Qwen2-1.5B-confluence-pretraining — дообученная модель семейства Qwen2, созданная на основе BjarneNPO/Qwen2-1.5B-Finetuning2ndTry. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового использования. В метаданных указан контекст до 131 072 токенов и формат весов safetensors.

README не раскрывает обучающий набор данных, специализацию или результаты оценки, поэтому модель можно описать только как текстовую генеративную модель общего назначения. Она опубликована под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков и продолжение текста
  • локальные эксперименты с компактной языковой моделью

Ограничения

README не сообщает, на каких данных проводилось дообучение, для каких сценариев модель оптимизирована и каковы результаты её оценки; качество и языковой охват по имеющимся сведениям определить нельзя.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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

Открыть на Hugging Face

Qwen2-1.5B-confluence-pretraining

This model is a fine-tuned version of BjarneNPO/Qwen2-1.5B-Finetuning2ndTry on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 30
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.14.0+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
58197f8

0 моделей

    Создать бенчмарк