/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit
Опубликована
10 сен 2026

qwen2.5-1.5b-instruct-legal-id

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых ответов, заявленная для юридических запросов на индонезийском языке.

258скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.

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

Djrielism дообучил эту языковую модель на базе unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit с помощью Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В названии репозитория заявлена специализация на юридических запросах на индонезийском языке, однако карточка не приводит подробностей о тренировочных данных или проверке качества такой специализации.

Модель принимает текст и генерирует текст; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Ее небольшой размер может быть удобен для локального развертывания, но карточка не сообщает результатов оценки точности юридических ответов.

Сценарии применения

  • ответы на юридические вопросы на индонезийском языке
  • черновики юридических текстов на индонезийском языке
  • диалоговый помощник для первичной навигации по правовым темам

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные, охват правовых тем или результаты проверки качества; надежность юридических ответов не установлена. Модель имеет 1,5 млрд параметров, поэтому ее возможности могут быть ограничены по сравнению с более крупными моделями.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: Djrielism
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-instruct-unsloth-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4732564

0 моделей