Uploaded finetuned model
- Developed by: JeongMinMin
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : NotoriousH2/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 генерации текста и структурированных ответов в формате JSON.
17скачиваний 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
JeongMinMin дообучил компактную плотную языковую модель Qwen3 с 507,9 млн параметров на основе NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Модель предназначена для генерации текста в формате JSON; метаданные также отмечают чатовый интерфейс и интерфейс вызова инструментов. В базовой модели заявлено извлечение метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний, однако README не уточняет, как именно этот сценарий изменён в данном дообучении.
Модель принимает текст и генерирует текст. Указан контекст длиной до 40 960 токенов; для файлов используются safetensors. Модель опубликована под лицензией Apache-2.0. Карточка не сообщает об оценках качества или известных ограничениях.
Сценарии применения
- извлечение сведений из протоколов совещаний в JSON
- структурирование поручений и решений из текста
- генерация JSON-ответов в чат-приложениях
Ограничения
README не приводит оценок качества и не описывает конкретные ограничения этого чекпойнта. Корейский сценарий извлечения данных указан для базовой модели, поэтому его применимость к текущей версии требует проверки.
Для каких профессий подходит5
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- d60f4ec