Uploaded finetuned model
- Developed by: Cephboy
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-0.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 сен 2026
Ссылки
BSN-MicroLM-Merged
Дообученная компактная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и ответов на английском языке.
159скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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.
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
Cephboy/BSN-MicroLM-Merged — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2, созданная Cephboy на основе unsloth/qwen2.5-0.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 494 млн параметров и принимает текстовые запросы, формируя текстовые ответы. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; в карточке также отмечен интерфейс для вызова инструментов.
Модель подходит для диалоговой генерации текста и ответов на запросы на английском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или результаты оценки качества; небольшой размер модели может ограничивать сложные рассуждения и качество ответов.
Сценарии применения
- ведение текстового диалога на английском языке
- генерация ответов на пользовательские запросы
- создание прототипа чат-бота
- подключение вызова инструментов в диалоговом приложении
Ограничения
Специализированная область применения и результаты оценки качества в карточке не приведены. Размер модели — 494 млн параметров, поэтому возможности в сложных рассуждениях могут быть ограничены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7e380c5