Uploaded model
- Developed by: SakitsunaAI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct
- Опубликована
- 9 авг 2026
Ссылки
SlactusAIAstris
Компактная дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации текста и помощи с кодом в диалогах.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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.
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 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
SlactusAIAstris — компактная языковая модель SakitsunaAI на архитектуре Qwen2, дообученная на unsloth/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и унаследовала от базовой модели сценарии работы с кодом, включая его создание, объяснение и исправление. Модель содержит 494 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель поставляется в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает, что обучение выполнялось с использованием Unsloth; сведения о конкретных обучающих данных и результатах оценки качества не приведены.
Сценарии применения
- генерация фрагментов кода по запросу
- объяснение кода в диалоге
- поиск и исправление ошибок в коде
- ответы на текстовые вопросы о программировании
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества, обучающие данные или подробности о специализации дообучения. Компактный размер модели может ограничивать качество на сложных задачах программирования.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 755a6b4