/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
23 мар 2026

Ссылки

Hugging Face

a1-crosscodeeval_typescript

DCAgent
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на примерах CrossCodeEval для TypeScript модель Qwen3-8B для генерации текста и помощи с кодом.

33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

DCAgent/a1-crosscodeeval_typescript — дообученная DCAgent модель на основе Qwen/Qwen3-8B, созданная на наборе обучающих примеров CrossCodeEval для TypeScript. Это плотная языковая модель с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев; каталог указывает поддержку чата. Модель принимает текст и генерирует текст, а базовое семейство Qwen3 рассчитано на работу с кодом и инструкциями.

В карточке указано дообучение на подготовленных примерах CrossCodeEval, однако подробности поведения, оценки качества и конкретные ограничения не приведены. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. Модель опубликована в формате safetensors; лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить на странице репозитория.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода на TypeScript
  • продолжение TypeScript-кода по контексту
  • ответы на вопросы по TypeScript-коду
  • диалоговая помощь при разработке на TypeScript

Ограничения

README не содержит результатов оценки или конкретных сведений о качестве и ограничениях модели. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить условия в репозитории.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 015моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft_a1_crosscodeeval_typescript__Qwen3-8B

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the /e/scratch/jureap59/raoof1/sft_data/hf_hub/datasets--DCAgent--exp_rpt_crosscodeeval-typescript_10k_glm_4.7_traces_jupiter/snapshots/7663e75450af4ceae0c6684ff5ab183ebef5c409_thinking_preprocessed dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 4e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 128
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.98) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 7.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.9.1+cu130
  • Datasets 4.7.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
a004601

0 моделей

    Создать бенчмарк