/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
103 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 фев 2026

Qwen2-0.2B-pt

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная авторегрессионная модель Qwen2 для генерации текста и диалоговых экспериментов.

83скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 фев 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

FlameF0X/Qwen2-0.2B-pt — языковая модель семейства Qwen2, опубликованная пользователем FlameF0X. Это плотная авторегрессионная модель для генерации текста с архитектурой Qwen2ForCausalLM и примерно 103,1 млн параметров. Она работает через библиотеку Transformers, принимает текст и выдаёт текст; метаданные отмечают поддержку диалогового режима. Длина контекста составляет 2048 токенов.

В обучающих данных указаны наборы для веб-текстов, книг, коротких историй, статей по ИИ и машинному обучению, а также кода Python. Модель может служить компактной основой для экспериментов с генерацией продолжений и диалогами. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • простые диалоговые ответы
  • эксперименты с небольшой языковой моделью
  • создание коротких историй
  • генерация фрагментов кода Python

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; README не содержит подробностей о качестве или результатах оценки модели.

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

Model usage

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_path = "FlameF0X/Qwen2-0.2B-pt"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, 
    torch_dtype="auto", 
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)

prompt = "The future of Artificial Intelligence is"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

output_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=50,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty=1.1
)

response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(f"--- Base Model Completion ---\n{response}")

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f7aec32

0 моделей