Built with Qwen
Uploaded model
- Developed by: Sakalti
- License: qwen-research
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Своя лицензия
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-3B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 5 янв 2025
Ссылки
Saba2-3B
Дообученная чат-модель Qwen2.5-3B для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.
28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 янв 2025
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,006
Open LLM v2 · архивПубличная таблицадругая ревизия
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Saba2-3B — чат-модель Sakalti, созданная дообучением unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; в каталоге также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров, работает с контекстом до 131 072 токенов и использует формат safetensors.
Карточка указывает, что модель обучалась с Unsloth и библиотекой TRL. В метаданных для неё указан английский язык. Лицензия обозначена как qwen-research; перед использованием следует проверить её условия и ограничения для конкретного сценария.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-боте
- ведение текстового диалога
- составление текстовых черновиков
- создание структурированных текстовых ответов
- вызов инструментов через чат-интерфейс
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения. Указана лицензия qwen-research; проверьте её условия перед использованием.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 9cb73c4