Производная модели BrandonHowe/Qwen3-8b-urban-qwen-20260920-full-CPT-merged-epoch-2. Дообученная продолжением предобучения модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов на корпусе городских материалов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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.
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
Карточка модели CompassioninMachineLearning/Qwen-3-8b-intermediate-epoch-2-CPT-10k-urban-density-dataset на Hugging Face совпадает с карточкой BrandonHowe/Qwen3-8b-urban-qwen-20260920-full-CPT-merged-epoch-2, поэтому описание составлено по ней.
Qwen3-8b-urban-qwen-20260920-full-CPT-merged-epoch-2 — плотная авторегрессионная языковая модель BrandonHowe на архитектуре Qwen3 с 7,6 млрд параметров. Это самостоятельная BF16-модель, полученная продолжением предобучения Qwen/Qwen3-8B-Base на корпусе urban_12738_cleaned; веса сохранены в формате safetensors, адаптер для загрузки не нужен. Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Контекст — до 32 768 токенов; заявлен интерфейс для вызова инструментов.
Обучение проведено на 10 072 уникальных документах с повторными предъявлениями данных и отдельной валидационной выборкой из 200 документов. Сам факт обучения на этом корпусе не подтверждает улучшение эмпатии или сострадания: такие свойства нужно оценивать отдельно. Модель принимает текст и генерирует текст.
Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования следует сверить на странице репозитория и для базовой модели Qwen/Qwen3-8B-Base.
Сценарии применения
генерация текста по запросу
диалоговые ответы в приложениях
продолжение и дополнение текста
прототипирование языковых функций для городских сценариев
Ограничения
README не подтверждает улучшение способности к состраданию; это требует отдельной оценки. Языки корпуса и условия лицензии не приведены в предоставленных данных.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Standalone merged BF16 model from epoch 2.0, step 756.
Dataset: CompassioninMachineLearning/urban_12738_cleaned at ef7c0e742df63ea319e35d02d9f6ba63d6e7c68d.
Training: 10,072 distinct documents plus 2,000 repeat exposures per epoch; 200 disjoint validation documents.
Merged with Unsloth's native save_pretrained_merged(save_method="merged_16bit"). Weights are validated BF16 and packaged losslessly into eight safetensors shards. No adapter is required to load this model.
See run_manifest.json for base revision, document selection hashes, training parameters and export validation. Training does not establish an improvement in compassion; evaluate that separately.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров