Uploaded model
- Developed by: Kaballas
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Kaballas/T14Model4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Дообученная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
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
Kaballas/T21Model — языковая модель семейства Qwen2, разработанная Kaballas и дообученная на Kaballas/T14Model4bit. Она предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется продолжать или создавать текст по текстовому запросу. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов.
Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL; в репозитории представлены веса Safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не описывает специализированные области применения или измеренные показатели качества.
В карточке не приведены оценки качества и подробно описанная специализация; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This qwen2 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…