Uploaded finetuned model
- Developed by: SatyamSubham
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-0.5b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 494 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-0.5b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 сен 2026
Ссылки
presentation-compiler-0.5b
Дообученная модель Qwen2 на 494 млн параметров для генерации текста, предназначенная для диалоговой работы и задач подготовки презентаций.
241скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.
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
SatyamSubham/presentation-compiler-0.5b — дообученная SatyamSubham языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста в диалоговом формате. Она основана на unsloth/qwen2.5-coder-0.5b-instruct-bnb-4bit и имеет 494 млн параметров. Модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов; в карточке указаны английский язык и поддержка интерфейса вызова инструментов.
Модель можно применять для генерации ответов и помощи в сценариях, связанных с подготовкой презентаций, однако README не описывает конкретные функции компилятора презентаций, обучающие данные или результаты оценки качества. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста для слайдов презентации
- подготовка черновика презентации по запросу
- ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не уточняет специализированные возможности модели для создания презентаций, данные обучения и результаты оценки. Размер 494 млн параметров может ограничивать качество и сложность ответов по сравнению с более крупными моделями.
Для каких профессий подходит3
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- 01db56f