Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 1,5 млрд
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Библиотека: transformers
Опубликована: 18 сен 2026

Ссылки

Edu_slm

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Eduslm — дообученная компактная языковая модель для ответов и помощи в решении задач по физике, химии и математике при подготовке к JEE.

497скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Eduslm v1.0 — компактная языковая модель команды Edu_slm, предназначенная для подготовки к экзаменам JEE Main и JEE Advanced по физике, химии и математике. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Qwen2ForCausalLM на 1,5 млрд параметров, основанная на deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B и дообученная методом LoRA SFT с последующим объединением адаптера с базовой моделью. Модель принимает текст и генерирует текст в формате диалога; в метаданных указан контекст до 131 072 токенов.

Чекпойнт сохранён в формате safetensors с точностью bfloat16 и загружается через Transformers без пользовательского trust_remote_code. Он рассчитан на ответы и объяснения по предметам, входящим в программу JEE, и может быть полезен при решении учебных задач. Карточка указывает лицензию «other», но не уточняет её условия.

Сценарии применения

получение объяснений по темам физики для JEE
разбор задач по химии для JEE Main и JEE Advanced
решение математических задач экзаменационного уровня
учебный диалог с вопросами по программе JEE

Ограничения

Модель ориентирована на предметы и формат экзаменов JEE, поэтому её ответы за пределами этой области могут быть менее надёжны. Условия лицензии «other» в карточке не раскрыты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Edu_slm v1.0

Team Edu_slm domain-specific SLM for JEE Main / JEE Advanced Physics, Chemistry, and Mathematics.

This folder is a merged Hugging Face checkpoint. Load it with:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Edu_slm")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Edu_slm")

No custom trust_remote_code conversion is required. Architecture is Qwen2ForCausalLM.

Key facts

Base model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Training method: LoRA SFT (r=32, alpha=64), then merge_and_unload
Parameter count: 1,777,088,000
Vocab size: 151,936 (matches config.json)
pad_token: eos_token (<｜end▁of▁sentence｜>, id 151643)
Precision: bfloat16
Chat template: DeepSeek-R1 / Qwen2 (<｜User｜> / <｜Assistant｜><think>)
Training log: train_log.jsonl

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 0478a58