Uploaded finetuned model
- Developed by: SamMikaelson
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-4b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-4b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 15 авг 2026
Ссылки
Qwen3-4B-APIGEN-Full
Дообученная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста, диалогов и сценариев вызова инструментов.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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
Qwen3-4B-APIGEN-Full — языковая модель SamMikaelson на архитектуре Qwen3 с плотной архитектурой и примерно 3,7 млрд параметров. Она дообучена на базе unsloth/qwen3-4b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face; веса опубликованы в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и работы со сценариями вызова инструментов. Контекст составляет до 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не описывает состав обучающих данных, результаты оценки качества или конкретные ограничения; пригодность для заданных сценариев стоит проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание текста по запросу на английском языке
- построение ассистента с вызовом инструментов
- обработка длинных диалогов в контексте до 40 960 токенов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, подробностей обучающих данных или результатов тестирования; производительность в конкретных сценариях следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит8
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 385моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- bffa8ba