Uploaded finetuned model
- Developed by: JJarvinen
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : JJarvinen/Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Compact-v1
This qwen3_5_text model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная англоязычная модель Qwen3.5 с 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста и взаимодействия с инструментами.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
JJarvinen/Qwen3.5-2B-EU-Tool-JARVIS-Compact-v1.1 — дообученная модель JJarvinen на архитектуре Qwen3.5, предназначенная для диалоговой генерации текста и взаимодействия с инструментами. Она содержит 1,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель может использоваться в чат-ботах и сценариях, где текстовый ассистент вызывает инструменты. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.
Документация не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This qwen3_5_text model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…