Uploaded finetuned model
- Developed by: Dasko2-0
- 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
- 24 авг 2026
Ссылки
qwen2.5-coder-3b-mentor
Дообученная 3,1-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых задач, включая работу с кодом.
74скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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
Dasko2-0 разработал и опубликовал дообученную модель Dasko2-0/qwen2.5-coder-3b-mentor на основе unsloth/qwen2.5-coder-3b-instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указаны интерфейс вызова инструментов и контекст длиной до 32 768 токенов; модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель можно применять для генерации ответов в чате и задач, связанных с кодом, унаследованных от базовой Qwen2.5 Coder. Однако README не приводит результатов оценки и не уточняет, какие именно навыки наставничества или дополнительные задачи дало дообучение. Поддержка указана для английского языка. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- помощь с написанием кода
- ответы на вопросы о коде
- вызов инструментов из диалога
Ограничения
README не описывает отдельные улучшения, результаты оценки или известные ограничения дообученной версии; качество для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит7
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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели
Также подходит для
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
- 05b4af9