/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 июл 2026

LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Русскоязычная инструктивная модель на базе Qwen3 для ответов на вопросы о вселенной Warhammer 40,000.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 июл 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

LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct — русскоязычная версия модели GoldenGekko для ответов на вопросы по лору Warhammer 40,000. Это дообученная методом SFT модель LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B; в основе семейство Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговых ответов и следования инструкциям в тематике WH40k.

Модель принимает текст и генерирует текст. Её нативный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README указывает исходную цепочку через CPT от Qwen/Qwen3-1.7B-Base.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по лору Warhammer 40,000
  • диалог о персонажах и фракциях WH40k
  • объяснение событий и терминов вселенной WH40k

Ограничения

Специализация модели ограничена лором Warhammer 40,000; качество ответов за пределами этой тематики не описано. Модель содержит 1,7 млрд параметров.

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

LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct

SFT-версия модели LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B на Q&A по лору WH40k.

Исходная база: Qwen/Qwen3-1.7B-Base (Apache-2.0).

Использование

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

repo_id = "GoldenGekko/LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    repo_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
).to(device)

messages = [{"role": "user", "content": "Что такое Гибельный шторм?"}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    enable_thinking=False,
).to(device)

output_ids = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=120,
    do_sample=False,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
print(tokenizer.decode(output_ids[0, input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Связанные репозитории

Citation

https://huggingface.co/GoldenGekko/LinguaLaboratoriumMechanicus-Qwen-1.7B-instruct

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
5b3dd79

0 моделей