Uploaded finetuned model
- Developed by: HarithSami
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-7b-instruct
- Опубликована
- 6 сен 2026
Ссылки
qwen2.5-7b-instruct-arabic-yt-merged
Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct языковая модель для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
490скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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
HarithSami дообучил эту плотную языковую модель на основе unsloth/qwen2.5-7b-instruct. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В README указано, что для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Доступны веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данные описания не уточняют, на каких именно данных выполнялось дообучение и насколько хорошо модель справляется с конкретными задачами или языками.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение текстов
- обработка длинных текстовых запросов
- подключение модели к инструментам через интерфейс вызова функций
Ограничения
Описание не приводит результаты оценки качества, сведения о данных дообучения или подтверждение поддержки языков помимо английского, указанного в метаданных.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- fc5a9d3