Uploaded finetuned model
- Developed by: FrancescoArno94
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : FrancescoArno94/Qwen3-1.7B-sft-tulu
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Опубликована
- 5 окт 2026
Ссылки
Qwen3-1.7B-sft-tulu
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная 1,7-миллиардная разговорная модель Qwen3 для генерации текста и ответов на английском языке.
206скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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
FrancescoArno94/Qwen3-1.7B-sft-tulu — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen3, разработанная FrancescoArno94. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 1,7 млрд параметров; указана длина контекста 32 768 токенов. В карточке отмечена оптимизация обучения с помощью Unsloth.
Модель принимает текст и выдаёт текст. В метаданных указан английский язык, лицензия Apache-2.0 и 4-битное представление весов с bitsandbytes. Карточка сообщает, что модель дообучена на FrancescoArno94/Qwen3-1.7B-sft-tulu; по имеющимся сведениям нельзя установить отдельную базовую модель до этого дообучения.
Сценарии применения
- генерация английского текста
- ответы на вопросы в текстовом диалоге
- ведение разговорного ассистента
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
Описание не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных задач нужно проверять отдельно. Указано 4-битное представление bitsandbytes; отдельная базовая модель до исходного дообучения не установлена.
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 95bdbbc