Uploaded finetuned model
- Developed by: Hutgaecha
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Hutgaecha/Qwen3-0.6B-JSON-SFT
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-0.6B-JSON-SFT
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO
Компактная дообученная модель Qwen3 для диалоговой генерации текста и формирования JSON.
28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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
Модель Hutgaecha/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO разработана Hutgaecha как дообученная версия Hutgaecha/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Это компактная плотная языковая модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 507,9 млн параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате, в том числе для задач, связанных с формированием JSON; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет до 40 960 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированных ограничениях или гарантируемом качестве JSON в карточке нет.
Сценарии применения
- генерация JSON по текстовому запросу
- формирование структурированных ответов в диалоге
- автоматизация текстовых задач через вызов инструментов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или сведений о надёжности структурированного вывода; перед использованием ответы следует проверять на соответствие требуемой схеме.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.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 015моделей
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- e34888a