Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 8,5 млрд
Размер весов: 9,4 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen3-8B
Опубликована: 19 авг 2025

Ссылки

Hugging Face

teknofest-2025-turkish-edu

Huseyin

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на основе Qwen3-8B модель генерирует турецкий текст для образовательных сценариев.

340скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Huseyin разработал эту модель для конкурса TEKNOFEST 2025 по турецкой большой языковой модели для обучения через действия. Это дообучение Qwen/Qwen3-8B с LoRA Adapter, предназначенное для образовательных технологий и генерации текста на турецком языке.

Модель содержит 8,5 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации рекомендаций и учебного текста на турецком языке. Репозиторий содержит веса Safetensors и помечен тегом 8-bit; лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

генерация рекомендаций для изучения турецкого языка
создание учебных материалов на турецком языке
подготовка образовательных ответов на турецком языке

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных; предназначение ограничено образовательными сценариями на турецком языке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.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

Открыть на Hugging Face

🚀 TEKNOFEST 2025 - Türkçe Eğitim Modeli

Bu model TEKNOFEST 2025 Eylem Temelli Türkçe Büyük Dil Modeli Yarışması için geliştirilmiştir.

Model Bilgileri

Base Model: Qwen/Qwen3-8B
Fine-tuning: LoRA Adapter
Dil: Türkçe
Alan: Eğitim Teknolojileri

Kullanım

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Huseyin/teknofest-2025-turkish-edu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = 'Türkçe eğitimi için bir öneri:'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Lisans

Apache 2.0

TEKNOFEST 2025

Bu model TEKNOFEST 2025 yarışması için geliştirilmiştir.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 7cef65a