/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 сен 2026

szl-receiptagent-qwen35-0.8b-v2-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Полноразмерная версия ReceiptAgent v2 на базе Qwen3.5 для диалоговой генерации текста и подготовки проверяемых предложений.

793скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 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.

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

SZL Holdings разработала szl-receiptagent-qwen35-0.8b-v2-merged — производную полноразмерную версия ReceiptAgent v2, полученную слиянием LoRA-адаптера с мультимодальной базой unsloth/Qwen3.5-0.8B. Это плотная модель семейства Qwen3.5 на архитектуре Qwen3_5ForConditionalGeneration; репозиторий содержит веса SafeTensors и конфигурацию для Transformers. Карточка заявляет текстовое использование, а конфигурация описывает текстовую и зрительную части, но репозиторий не содержит конфигурации обработчика изображений, поэтому загрузка изображений из него не поддерживается.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев ReceiptAgent, где результат следует рассматривать как предложение для последующей проверки. Проверка эквивалентности с адаптером дала точные совпадения на пяти заданных запросах; это ограниченная проверка сохранности слияния, а не широкая оценка качества или возможностей. Решения об одобрении и исполнении должны приниматься вне модели: веса сами по себе не обеспечивают обязательное согласование. Развёртывание в production в карточке имеет статус HOLD. Лицензия указана как Apache-2.0.

Сценарии применения

  • подготовка черновиков ответов в сценариях ReceiptAgent
  • генерация текста в диалоговом интерфейсе
  • создание предложений для последующей проверки человеком

Ограничения

Репозиторий не содержит конфигурации обработчика изображений, поэтому загрузка изображений из него не поддерживается. Проверка слияния охватывала только пять запросов и не подтверждает широкие возможности модели; production-развёртывание удерживается, а одобрение и исполнение предложений должны происходить вне модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PUBLISHED DERIVED FULL-MODEL ARTIFACT · BOUNDED MERGE-FIDELITY EVIDENCE · PROPOSAL ONLY Hub publication is recorded. No production route, deployment, default, or autonomy authorization follows.

szl-receiptagent-qwen35-0.8b-v2-merged

This is the derived full-model runtime form of ReceiptAgent v2, with its LoRA adapter merged into the multimodal base. It is separate from the frozen v2 PEFT adapter and does not replace it or the 1.5B ReceiptAgent family.

Hub tree (OBSERVED 2026-09-25)

PathBytesRole
model.safetensors (LFS)3,412,002,208merged weights; Hub LFS SHA-256 per the 2026-09-24 publication follow-up: 3435ba19eafc0bc0781067f31e8192ff84a5b21d307aca89573af880a30feb68 (Hub metadata; not downloaded)
config.json2,874architectures: ["Qwen3_5ForConditionalGeneration"], model_type: qwen3_5, dtype: float32, text + vision config, transformers_version: 5.17.0
generation_config.json122generation defaults
tokenizer.json (LFS) / tokenizer_config.json19,989,325 / 1,227tokenizer
chat_template.jinja8,149chat template
README.mdthis card
.gitattributes1,570platform-managed

File names and byte sizes match the eight-file intendedFileCount in the canonical publication receipt. Not on this Hub ID: a standalone LICENSE file (UNAVAILABLE — the frontmatter declares apache-2.0; a LICENSE file should be added by the owner, as the sibling v3 repository has); any image preprocessor_config.json / processor_config.json (UNAVAILABLE — image inputs are not loadable from this repository alone); any evaluation receipt file (the merge-fidelity and equivalence receipts live in szl-holdings/szl-forge, linked below). The revision SHA was not captured by this pass; the last card commit recorded in the follow-up was b770792751f00069fb042e04ee60f28f9faf5ebf.

Base-model naming

base_model: unsloth/Qwen3.5-0.8B is the base the merge was performed on: the canonical candidate record records unsloth/Qwen3.5-0.8B at revision 23c69c53358a07516b5827588b3fdb12ae78fd65 with the multimodal wrapper (AutoModelForImageTextToText, language_model.linear_attn), and the v2 signed training receipt records the same repository and revision as the trainingImplementation (Unsloth FastVisionModel). The frozen v2 adapter declares its canonical base as Qwen/Qwen3.5-0.8B (revision 2fc06364715b967f1860aea9cf38778875588b17). The estate's receipts therefore distinguish a canonical Qwen base from an Unsloth-hosted training/merge base. Whether the two repositories carry byte-identical weights is UNKNOWN: no receipt read for this card (publication.json, candidate.json, the 2026-09-24 follow-up, the v2 training receipt) states it, and it was not tested here. Treat the two names as two repositories until a receipt says otherwise.

Artifact identity and publication evidence

The canonical publication record records an owner-authorized Hub write after lane admission and a MEASURED_HF_READBACK_VERIFIED state. The earlier "not yet published" admission banner was stale.

The Hub revision observed for this documentation audit is 6f7dc8e2215b689aa2b7d2a28d794d29f5ba3079. It contains the merged model.safetensors, configuration, tokenizer, and chat template. This is a current repository readback, not a claim that this revision was recorded by the earlier evaluation. The canonical publication receipt still lists capture of the exact release revision as owner-side follow-up; the 2026-09-24 publication follow-up supplies the observed revision identities (first model-file commit 138a1c78eaa8553f12abf2c86387571be6861882; card commit 6f7dc8e2…; all six model-file identities unchanged across the observed revisions) without retroactively binding or rerunning the historical equivalence evaluation. This card does not modify those receipts.

What the evidence establishes

  • The merge repair receipt reports 372/372 LoRA keys matched, none unmatched or missing, maximum weight delta 0.00422266 across 186 tensors. It records the earlier empty base-copy merge and its exclusion before publication.
  • The equivalence receipt reports 5/5 exact matches between the merged build and adapter under greedy decoding on named evaluation prompts. This is a small owner-run merge-fidelity check, not a broad benchmark, independent evaluation, or new qualification of model capability.
  • Publication readback compared file presence and byte sizes. That is not a cryptographic binding of this Hub revision to the equivalence result.

Usage

Untested in this card pass: the snippet below follows config.json (Qwen3_5ForConditionalGeneration, transformers_version: 5.17.0) and the loader class named in the canonical candidate record (AutoModelForImageTextToText). Text-only use; the repository ships no image processor config. Any output is a proposal to be validated outside the model.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText

repo = "SZLHOLDINGS/szl-receiptagent-qwen35-0.8b-v2-merged"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(repo)  # fp32 weights, ~3.4 GB

messages = [{"role": "user", "content": "Draft a receipt decision for the attached evidence."}]
inputs = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt", return_dict=True)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=False)
print(tok.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Expected output contract (from the ReceiptAgent curriculum, not a behavior the weights themselves enforce): decision=DRAFT, approvalRequired=true, executed=false. Validate against the ReceiptAgent schema before any downstream use. No served endpoint, default route, or lab pin exists for this ID.

Release, deployment, and authority boundary

The existing publication record concerns the admitted merge only. Model outputs are proposals: decision=DRAFT, approvalRequired=true, executed=false are the required external contract, not behavior the weights themselves enforce. Validation, approval, execution, and receipt minting remain outside the model. No autonomous execution, production deployment, new default, or promotion of other adapters or derived artifacts is authorized by this card. Production disposition per the 2026-09-24 follow-up: HOLD; promotion effect: NONE.

Source of truth

Use the immutable linked publication, merge, and equivalence records in szl-holdings/szl-forge; retain their separate scopes and historical states. The full-model SKU and its v2 adapter predecessor remain distinct artifacts. Canonical source lane: frontier/qwen35-receiptagent-v2-merged (GitHub is canonical; this Hub card is the mirror, re-synced 2026-09-25).

Apache-2.0. Copyright 2026 SZL Holdings · Stephen P. Lutar Jr.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0ef9ed2

0 моделей