Uploaded finetuned model
- Developed by: Cereloop
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-3b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 авг 2026
Ссылки
qwen_manim_animation_16bit
Дообученная модель Qwen2 для генерации диалогового текста, заявленная в названии как модель для создания анимаций Manim.
43скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 авг 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
Модель Chimanwakis/qwen_manim_animation_16bit разработана Cereloop и представляет собой дообученную плотную языковую модель семейства Qwen2 на базе unsloth/qwen2.5-coder-3b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; карточка также указывает интерфейс вызова инструментов. В названии модели заявлена специализация на анимациях Manim, однако README не описывает её возможности или качество в этой области.
Модель содержит 3,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация диалоговых ответов на английском языке
- написание и объяснение кода для Manim
- подготовка текста и инструкций для анимационных сцен Manim
Ограничения
README не приводит оценок качества или результатов тестирования; пригодность для создания анимаций Manim следует проверять на собственных примерах. Поддержка указана для английского языка.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
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
- cba3972