Uploaded finetuned model
- Developed by: MSuryakumar
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
kuralmind-qwen2.5-3b
Дообученная MSuryakumar модель Qwen2.5-3B для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
110скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.
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
MSuryakumar выполнил дообучение языковой модели Qwen2.5-3B-Instruct с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов.
Модель подойдёт для создания чат-ботов, генерации ответов и интеграции в текстовые приложения. В карточке не описаны специализация дообучения, обучающие данные и результаты оценки качества, поэтому её преимущества для конкретных областей не установлены. Поддержка английского указана в метаданных. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- создание чат-бота на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- подготовка черновиков и коротких текстов
- интеграция генерации текста в приложение
- подключение вызова инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
Карточка не описывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки, поэтому качество для конкретных задач не подтверждено.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- a41ff82