Uploaded finetuned model
- Developed by: JJarvinen
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : JJarvinen/Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Native-v1
This qwen3_5_text model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5_text · dense
- Базовая модель
- Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Native-v1
- Опубликована
- 7 сен 2026
Ссылки
Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Compact-v1
Дообученная англоязычная модель Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.
145скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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
Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Compact-v1 — дообученная JJarvinen текстовая генеративная модель на архитектуре Qwen3.5, рассчитанная на диалоговую генерацию и взаимодействие с инструментами. В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL; метаданные описывают плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM с 1,7 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов.
Модель принимает текст и генерирует текст; карточка указывает английский язык. Она распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные не содержат подробных результатов оценки качества или конкретных сценариев применения, поэтому пригодность для специализированных задач требует проверки.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация ответов в чат-боте
- продолжение текста по заданному контексту
- подготовка запросов для вызова подключённых инструментов
Ограничения
Карточка не приводит результатов бенчмарков и не описывает качество на отдельных задачах; пригодность для конкретных сценариев следует проверять. Подтверждён только английский язык.
Для каких профессий подходит5
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.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
- Qwen3_5ForCausalLM
- Ревизия весов
- 909b89e