Дообученная на примерах кода модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и диалоговых задач с кодом.
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 RL-Forgetting-Experiments-3/qwen2.5-3b-code-sft-replay-uniform-lam1-step102 — готовый к инференсу чекпойнт для генерации кода, созданный в ходе экспериментов RL-Forgetting-Experiments-3. Это дообучение Qwen/Qwen2.5-3B методом supervised fine-tuning; модель имеет плотную архитектуру Qwen2, около 3,1 млрд параметров и принимает текст, выдавая текст.
Чекпойнт обучен на данных qwen3b_code_sft_data_s300 с упорядоченной последовательностью примеров и равномерным воспроизведением данных (uniform replay, lambda 1.0). Он предназначен для генерации кода и связанных диалоговых сценариев; контекстное окно составляет 32 768 токенов. Карточка не сообщает о специальной лицензии, поэтому условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и репозитория.
В карточке нет результатов оценки качества или подробных ограничений; чекпойнт указан как результат эксперимента на шаге обучения 102. Лицензия в предоставленных данных отсутствует, поэтому условия использования нужно проверять отдельно.
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_uniform_lam1 at optimizer step 102. Training uses qwen3b_code_sft_data_s300, order ordered, replay strategy uniform, 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…