Qwen3-Embedding-0.6B-80k-squad
Fine-tuned from base model: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
Datasets used:
Intended for Ukrainian QA / retrieval tasks.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-Embedding-0.6B
- Библиотека
- sentence-transformers
- Опубликована
- 11 мая 2026
Ссылки
Qwen3-Embedding-0.6B-80k-squad
Дообученная на украинских вопросах и данных поиска модель Qwen3 для текстовых эмбеддингов и семантического поиска.
101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 мая 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 «Эмбеддинги» — 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
G37A/Qwen3-Embedding-0.6B-80k-squad — дообученная модель семейства Qwen3 от G37A на базе Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B. Она предназначена для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска в сценариях вопросов и ответов на украинском языке; при дообучении использованы наборы FIdo-AI/ua-squad и G37A/ua-retrieval-80k-silver. Модель содержит 507,6 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM, формат safetensors и контекст до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка указывает специализацию на украинских QA и retrieval; сведений о сравнительных оценках качества нет.
Сценарии применения
- поиск релевантных документов по украинскому запросу
- подбор контекста для украинской системы RAG
- поиск ответа в базе украинских вопросов и текстов
Ограничения
Модель специализирована на украинских QA и retrieval, поэтому её пригодность для других языков и задач не подтверждена карточкой. В README не приведены количественные оценки качества.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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 · sentence-transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- fdb839e