Дообученная на примерах кода модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации кода и текста.
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 q31p7bsftrpcelam1 — готовый к инференсу чекпойнт с дообучением Qwen3-1.7B-Base для генерации кода. Его разработчик описывает модель как итоговый вариант эксперимента по code SFT на шаге оптимизатора 102; обучение использовало упорядоченные данные qwen3_1p7b_s500_code_sft_data и стратегию replay с коэффициентом 1,0.
Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и кода; метаданные также отмечают возможность диалогового использования. Данные о конкретных языках программирования не приводятся.
Лицензия в предоставленных данных не указана. Чекпойнт относится к эксперименту по дообучению, поэтому его качество и пригодность для практического применения следует оценивать на целевых задачах; README не сообщает результатов оценки.
README не приводит результатов сравнительной оценки или гарантированных показателей качества. Языки программирования, на которых модель проверялась, и лицензия в предоставленных материалах не указаны.
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 q3_1p7b_sft_rp_ce_lam1 at optimizer step 102. Training uses qwen3_1p7b_s500_code_sft_data, order ordered, replay strategy ce, 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…