Uploaded finetuned model
- Developed by: Lachhhhhhh
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : huihui-ai/Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 16,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2
- Опубликована
- 30 авг 2026
Ссылки
un-ablit-q-125st
Дообученная на базе Qwen3 модель для генерации текста и ведения диалогов на английском языке.
93скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 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
Lachhhhhhh/un-ablit-q-125st — дообученная модель генерации текста на архитектуре Qwen3, созданная Lachhhhhhh на базе huihui-ai/Huihui-Qwen3-8B-abliterated-v2. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также заявлены возможности чата и интерфейс вызова инструментов.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. В README указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Подробности обучения и отдельные результаты оценки качества не приведены.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- ответы на вопросы в чате
- ведение диалога с пользователем
- генерация текста с использованием интерфейса вызова инструментов
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества или подробности обучающих данных, поэтому возможности модели за пределами генерации текста и чата не подтверждены.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- a1234db