Дообученная на коде модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и ответов на запросы по программированию.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель q25sftrphardlam1 — готовый для инференса чекпойнт дообучения Qwen2.5-3B, подготовленный проектом RL-Forgetting-Experiments-3 для генерации кода. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-3B и обученная на данных qwen3b_code_sft_data_s300. В README указаны упорядоченная подача данных, стратегия replay hard и коэффициент replay 1,0; чекпойнт зафиксирован на шаге оптимизатора 102.
Модель подходит для генерации кода и диалоговых сценариев с программированием. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий использует Transformers и формат весов safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Чекпойнт сохранён на шаге обучения 102, поэтому его качество и устойчивость на широком наборе задач могут быть ограничены. README описывает обучение на кодовых данных, но не приводит результатов оценки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Inference-ready final coding-SFT model for q25_sft_rp_hard_lam1 at optimizer step 102. Training uses qwen3b_code_sft_data_s300, order ordered, replay strategy hard, and replay lambda 1.0.
See delivery_manifest.json for immutable source lineage and file checksums.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…