Uploaded finetuned model
- Developed by: Hookem22
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 авг 2026
Ссылки
qwen3-1.7b-subtitle-es
Дообученная модель Qwen3 для генерации текста, название которой указывает на возможную специализацию на испанских субтитрах.
31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 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
Hookem22/qwen3-1.7b-subtitle-es — дообученная текстовая модель семейства Qwen3 на 1,7 млрд параметров, созданная Hookem22 на основе unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit. Модель предназначена для генерации текста; название репозитория указывает на возможную специализацию на субтитрах на испанском языке, однако README не описывает обучающие данные или сценарии применения этой специализации.
Модель использует архитектуру Qwen3ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указаны английский язык, чат и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и TRL; качество для конкретных задач и ограничения отдельно не описаны.
Сценарии применения
- генерация текста на основе текстового запроса
- создание или продолжение испанских субтитров — предполагаемая задача по названию модели
- диалоговые ответы на английском языке
- вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс
Ограничения
README не раскрывает обучающие данные и не подтверждает специализацию на испанских субтитрах; качество для этой задачи не установлено. Метаданные указывают английский язык, но не подтверждают поддержку испанского.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 740643a