/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
1,7 млрд
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

QuestA-Qwen3-1p7b-DirectOPD

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный диалоговый чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

QuestA-Qwen3-1p7b-DirectOPD — экспериментальный разговорный чекпойнт на архитектуре Qwen3, опубликованный из экспериментов BiDirect-OPD. Репозиторий содержит контрольную точку global_step_300, а в отдельных ветках доступны более ранние шаги обучения. Модель насчитывает 1,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате с контекстом до 40 960 токенов. Веса размещены в формате safetensors и используют библиотеку Transformers.

Чекпойнт предназначен для экспериментального изучения и применения диалоговой генерации текста; README не описывает специальные предметные сценарии, оценки качества или ограничения. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с диалоговой генерацией текста
  • тестирование контрольных точек обучения Qwen3
  • создание текстовых ответов в чат-интерфейсе

Ограничения

README не приводит оценок качества или описания специальных ограничений модели; сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

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

QuestA-Qwen3-1p7b-DirectOPD

Uploaded from questa_qwen3_1p7b_dopd in the BiDirect-OPD experiments.

The main branch contains global_step_300. Available earlier checkpoint branches:

  • global_step_20
  • global_step_40
  • global_step_60
  • global_step_80
  • global_step_100
  • global_step_120
  • global_step_140
  • global_step_160
  • global_step_180
  • global_step_200
  • global_step_220
  • global_step_240
  • global_step_260
  • global_step_280

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
1d3fd68

0 моделей