qwen25-0.5b-ifeval-fr
Qwen2.5-0.5B-Instruct fine-tuné (LoRA, Mac M1) pour le suivi d’instructions vérifiables en français.
Architecture Qwen2ForCausalLM (model_type: qwen2), poids float16. Pas de trust_remote_code.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Размер весов
- 988 МБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-0.5B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 16 авг 2026
Ссылки
qwen25-0.5b-ifeval-fr
Компактная дообученная модель Qwen2.5 для следования проверяемым инструкциям и генерации текста на французском языке.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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
Martinbvt/qwen25-0.5b-ifeval-fr — компактная языковая модель Qwen2.5, дообученная методом LoRA на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct для выполнения проверяемых инструкций на французском языке. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, где важно следовать чётким требованиям к ответу. Модель построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM семейства Qwen2, содержит 494 млн параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель ориентирована на французский язык и обучена для инструкционного взаимодействия. Весовые файлы представлены в формате safetensors; README указывает на float16 и отсутствие необходимости в trust_remote_code. Лицензия — Apache-2.0. Размер модели делает её пригодной для локального запуска на совместимом оборудовании, хотя качество и скорость будут зависеть от вычислительных ресурсов.
Сценарии применения
- выполнение инструкций с проверяемыми требованиями на французском языке
- генерация ответов на французские запросы
- диалоговый помощник для простых задач на французском языке
Ограничения
Модель компактная, поэтому её возможности и качество могут уступать более крупным языковым моделям. Дообучение специализирует её на французских проверяемых инструкциях, что может ограничивать качество на других языках и типах задач.
Для каких профессий подходит3
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 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 3d268bb