Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 1,7 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llava_qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-1.7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 апр 2026

Ссылки

Hugging Face

llavaqwen3-1.7b-finetune

KKHYA

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на неизвестном датасете модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

3 107скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 апр 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune — дообученная модель на основе Qwen/Qwen3-1.7B, опубликованная KKHYA. Это плотная языковая модель с архитектурой LlavaQwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Контекст — до 40 960 токенов.

Датасет, сценарии применения, поддерживаемые языки и результаты оценки в карточке не описаны, поэтому качество в конкретных задачах и наличие мультимодальных возможностей подтвердить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание текстовых черновиков по запросу
ответы на вопросы в формате чата
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Датасет дообучения, языковая поддержка и результаты оценки не описаны. Указанный интерфейс вызова инструментов сам по себе не подтверждает качество или надёжность выполнения инструментальных задач.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

I.7Речь, диалоги и встречи

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llavaqwen3-1.7b-finetune

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-1.7B on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 4
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 8
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 128
total_eval_batch_size: 32
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.51.0
Pytorch 2.5.1+cu124
Tokenizers 0.21.4

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура llava_qwen3 неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: LlavaQwen3ForCausalLM
Ревизия весов: bed9b80