/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,5 млрд
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 мар 2026

Qwen-4B-capado

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Компактная генеративная диалоговая модель семейства Qwen3 на 3,5 млрд параметров для создания и продолжения текста с контекстом до 40 960 токенов.

594скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 мар 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

CEIA-POSITIVO2/Qwen-4B-capado — языковая генеративная модель семейства Qwen3, опубликованная пользователем CEIA-POSITIVO2 на Hugging Face. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также для диалоговых сценариев, на что указывают метаданные text-generation и conversational.

Модель содержит около 3,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Для работы используется библиотека Transformers, а веса представлены в формате Safetensors. Эти характеристики подходят для локального запуска и интеграции в приложения, которым требуется компактная генеративная модель с длинным контекстом.

Карточка модели не содержит достоверных сведений о разработчике, языках, лицензии, данных обучения, результатах оценки и рекомендуемых режимах использования. Поэтому модель следует дополнительно тестировать перед применением в продуктивных системах, а условия распространения необходимо проверять отдельно.

Сценарии применения

  • диалоговые ассистенты
  • генерация и продолжение текста
  • ответы на вопросы в чате
  • локальный запуск языковой модели
  • обработка длинных текстовых контекстов

Ограничения

README не содержит данных о языках, качестве, безопасности, смещениях, обучающих данных и результатах оценки. Лицензия также не указана, поэтому перед использованием и распространением необходимо отдельно проверить правовые условия и протестировать модель на целевых сценариях.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
82adc64

0 моделей