Uploaded finetuned model
- Developed by: Jhjhugv
- 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 JSON и извлечения структурированных сведений из корейских протоколов совещаний.
26скачиваний 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
Jhjhugv/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO — компактная плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная Jhjhugv и дообученная на основе NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. Модель предназначена для генерации текста в формате JSON; базовая модель ориентирована на извлечение метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний.
Модель содержит 507,9 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Карточка указывает обучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL; доступны веса в формате safetensors и интерфейс для диалогов и вызова инструментов.
Практические сценарии — преобразование протоколов совещаний в структурированные JSON-данные и извлечение из них задач, решений и препятствий. Поддержка корейского языка следует из назначения базовой модели; метаданные карточки также помечают английский. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Отдельные сведения о качестве и известных ограничениях дообученной версии в карточке не приведены.
Сценарии применения
- извлечение поручений из протоколов совещаний
- структурирование решений и препятствий в JSON
- преобразование заметок о совещании в JSON-метаданные
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества или отдельные ограничения дообученной версии. Назначение и поддержка корейских протоколов указаны в описании базовой модели, поэтому качество на иных типах документов не подтверждено.
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 180моделейIII.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделей
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
- c6e9d7a