Квантованная дообученная модель Qwen2.5-1.5B-Instruct для локальной генерации текста и диалогов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
GaianSpace выпустила модель ctf-2026-401 — дообученную версию Qwen2.5-1.5B-Instruct в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M. Она предназначена для генерации текста и диалогов. Для запуска подходят llama.cpp и Ollama; по данным карточки, модели требуется около 8 ГБ оперативной памяти, GPU не обязателен.
Модель унаследовала компактную архитектуру базовой Qwen2.5-1.5B-Instruct. README не описывает специализацию дообучения, дополнительные возможности или оценку качества. Указана лицензия Apache-2.0; README отдельно сообщает, что базовая модель принадлежит команде Qwen и Alibaba Cloud.
README не приводит результатов оценки качества и не описывает специализацию дообучения. Для запуска требуется около 8 ГБ оперативной памяти.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Q4_K_M GGUF for GaianSpace CTF 2026.
This file is a fine-tune of Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct, quantized to Q4_K_M. The base model is licensed under Apache-2.0. Copyright for the base model belongs to the Qwen team, Alibaba Cloud.
File: trevize.gguf
SHA256: 2a4789b505b052e9be0faf849fb9e971de51bed4143a83de5398df360de80a14
About 8 GB of RAM. No GPU required. Run it with llama.cpp or Ollama.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
llama.cpp
Подбираем GPU…