/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

Qwen3-0.6B-Gensyn-Swarm-tiny_sneaky_shrimp

FrankZLC
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Генеративная текстовая модель семейства Qwen3 размером 507,9 млн параметров для генерации текста и экспериментов с RL-инфраструктурой Gensyn.

530скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 2025

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

FrankZLC/Qwen3-0.6B-Gensyn-Swarm-tiny_sneaky_shrimp — генеративная текстовая модель семейства Qwen3, опубликованная пользователем FrankZLC на Hugging Face. Разработчик модели в карточке не указан; по метаданным модель связана с проектами Gensyn, RL-Swarm, GenRL-Swarm и методом GRPO.

Модель предназначена для генерации текста и запускается через библиотеку Transformers. Она содержит около 507,9 млн параметров и поддерживает нативный контекст до 40 960 токенов. Язык или набор языков модели в доступных данных не указан, поэтому языковые характеристики нельзя подтвердить.

Модель может использоваться для экспериментов с генерацией текста, исследовательских задач в reinforcement learning и интеграции в приложения, которым требуется продолжение или создание текстовых ответов. В карточке отсутствуют сведения о результатах оценки, обучающих данных, точной архитектуре, лицензии и рекомендациях по безопасному применению; перед использованием в продуктивных сценариях требуется самостоятельная проверка качества и условий распространения.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков ответов
  • эксперименты с обучением LLM через reinforcement learning
  • исследование методов GRPO
  • прототипирование текстовых приложений

Ограничения

В карточке отсутствуют подтверждённые сведения о языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки и ограничениях качества. Перед продуктивным использованием необходимо самостоятельно проверить поведение модели и условия распространения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.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 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
b797b62

0 моделей

    Создать бенчмарк