/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

gpt-oss-20b-distill-Qwen3-0.6B

MaxSchulten
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная компактная модель Qwen3 для генерации текста и диалоговых ответов.

213скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

MaxSchulten/gpt-oss-20b-distill-Qwen3-0.6B — плотная языковая модель семейства Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-0.6B. Репозиторий содержит около 508 млн параметров в формате Safetensors; модель рассчитана на генерацию текста и диалоги, а её контекст составляет до 40 960 токенов.

Карточка приводит значение loss 0,7273 на оценочном наборе, но не описывает данные обучения, методику оценки или специальные сценарии применения. Модель поддерживает чат и может использоваться для генерации ответов и продолжения текста. Выпущена по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • продолжение заданного текста
  • создание диалогового прототипа

Ограничения

В карточке не описаны обучающие данные и детальные результаты оценки; приведено только значение loss 0,7273 без методики и контекста. Специализированные возможности и качество для конкретных задач не подтверждены.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

teacher_gpt-oss-20B

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.7273

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.75971.02570.7479
0.71592.05140.7280
0.70993.07710.7273

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
fffe20a

0 моделей

    Создать бенчмарк