/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
7,2 млрд
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M
Библиотека
transformers
Опубликована
15 июл 2026

Qwythos-9b-Claude-Mythos-5-1M-sas-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на примерах SAS2Py модель для преобразования кода SAS в Python.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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

Bloodwingv2/Qwythos-9b-Claude-Mythos-5-1M-sas-v2 — дообученная модель для преобразования кода SAS в Python, созданная на основе empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M. Для настройки использован датасет SAS2Py из 278 примеров. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3.5 и имеет 7,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 1 048 576 токенов.

Модель принимает инструкцию и фрагмент SAS-кода, а затем генерирует соответствующий код Python. Её можно использовать для миграции аналитических скриптов SAS и перевода отдельных программных фрагментов. README описывает формат промпта, но не приводит результаты оценки качества или сведения о поддерживаемых вариантах SAS и Python. Модель опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • перевод скриптов SAS в Python
  • миграция аналитических программ с SAS на Python
  • преобразование отдельных фрагментов SAS-кода
  • генерация Python-кода по инструкции и примеру SAS

Ограничения

В README не приведены результаты оценки качества, а обучение основано на 278 примерах, поэтому качество на разнообразных SAS-программах не установлено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

SAS2Py — empero-ai/Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M fine-tuned on SAS data

SAS→Python translation model fine-tuned on the SAS2Py dataset (278 examples). Created by finetuning/finetune.py.

Hyperparameters

ParamValue
LoRA r / alpha / dropout8 / 16 / 0.1
Epochs3
Learning rate0.0002
Effective batch size1 x 16 = 16
Max sequence length1024
QLoRA (4-bit)False
Trained20260715_181208

Prompt format

{instruction}

SAS:
{sas_code}

Python:

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("<this-repo-id>")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("<this-repo-id>")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
3ff24f2

0 моделей