/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
adapter_moe_llava_qwen3 · dense
Базовая модель
llavaqwen3-1.7b-finetune
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2026

llavaqwen3-1.7b-finetune-adapter-moe-sparse-4e-2k-B7a-pesc-sd3_20260811_024003

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная 1,7-миллиардная модель на базе Qwen3 для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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

Это дообученная модель KKHYA на 1,7 млрд параметров, созданная на основе KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune. Она предназначена для генерации текста и диалогов; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель использует архитектуру AdapterMoELLaVAQwen3ForCausalLM и принимает текст, выдавая текст. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. Модель распространяется в форматах PyTorch и Safetensors по лицензии Apache-2.0.

README не сообщает о датасете, оценках качества или специальных областях применения. Описание базовой модели связывает её с семейством Qwen3; сведений о языковой специализации этой модели нет.

Сценарии применения

  • ведение диалогов с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста
  • подготовка текстовых ответов для интерфейса с вызовом инструментов

Ограничения

Датасет дообучения и результаты оценки качества не описаны, поэтому специализированные возможности и качество модели по отдельным задачам подтвердить нельзя.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llavaqwen3-1.7b-finetune-adapter-moe-sparse-4e-2k-B7a-pesc-sd3_20260811_024003

This model is a fine-tuned version of KKHYA/llavaqwen3-1.7b-finetune 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: 0.0005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 3
  • 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+cu121
  • 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 adapter_moe_llava_qwen3 неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
AdapterMoELLaVAQwen3ForCausalLM
Ревизия весов
3875c2f

0 моделей