/ 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
25 мар 2026

Ссылки

Hugging Face

a1-magicoder

DCAgent
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Дообученная на Qwen3-8B диалоговая модель для генерации текста и помощи с задачами программирования.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 апр 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-magicoder — дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B языковая модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговой генерации текста; название и обучающие данные указывают на настройку для задач, связанных с программированием и следованием инструкциям.

В README указан датасет Magicoder-Evol-Instruct-110K с обучающими примерами и трассами GLM 4.7. Модель использует формат safetensors и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Базовая Qwen3-8B многоязычна и рассчитана на генерацию текста, рассуждения, инструкции, код и вызов инструментов, но отдельные языки и возможности этой производной модели в карточке не подтверждены. Лицензия обозначена как other; конкретные условия использования следует проверять в репозитории модели.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • помощь в решении задач по программированию
  • ответы на вопросы о коде
  • диалоговое следование инструкциям
  • объяснение программных решений

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества и ограничениях модели. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить её условия в репозитории.

Для каких профессий подходит9

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.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft_a1_magicoder__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--Magicoder-Evol-Instruct-110K-sandboxes-1_10k_glm_4.7_traces_jupiter/snapshots/5aeec71d5cdc4cd588e71eed903e3ab2f7b35051_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
7114d11

0 моделей

    Создать бенчмарк