/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit
Опубликована
18 авг 2026

qwen2.5-coder-7b-ocr-qlora

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная Shaurya-saini модель Qwen2.5 Coder на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов, в том числе по задачам программирования.

44скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

  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

Shaurya-saini дообучил модель unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit на архитектуре Qwen2.5 Coder. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель ориентирована на задачи программирования. Модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык.

Модель подходит для диалоговых сценариев с запросами по коду и генерацией текста. В карточке не описаны обучающие данные и конкретная специализация дообучения, поэтому качество для отдельных задач и отличие от базовой модели оценить нельзя. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • ответы на вопросы о программировании
  • диалог с ассистентом по коду
  • продолжение и преобразование текстовых фрагментов

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные и конкретные изменения относительно базовой модели, поэтому её преимущества для отдельных сценариев не установлены.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded finetuned model

  • Developed by: Shaurya-saini
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
87405ae

0 моделей