Uploaded finetuned model
- Developed by: Smilesjs
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 27 июн 2026
Ссылки
chemsmart-qwen2.5-coder-3b-instruct-v13
Производная модели Smilesjs/chemsmart-qwen2.5-coder-3b-instruct-v7. Дообученная Smilesjs модель Qwen2 с 3,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июн 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
Карточка модели Smilesjs/chemsmart-qwen2.5-coder-3b-instruct-v13 на Hugging Face совпадает с карточкой Smilesjs/chemsmart-qwen2.5-coder-3b-instruct-v7, поэтому описание составлено по ней.
Smilesjs/chemsmart-qwen2.5-coder-3b-instruct-v7 — дообученная Smilesjs модель семейства Qwen2 для генерации текста. Она основана на unsloth/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 3,1 млрд параметров, имеет контекст до 32 768 токенов и рассчитана на текстовые диалоги; в метаданных указана поддержка английского языка.
Модель можно применять для генерации ответов и кода в интерактивных сценариях. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальную химическую настройку, качество на задачах или результаты оценки, поэтому название репозитория само по себе не подтверждает пригодность для химических сценариев.
Сценарии применения
- генерация текста в диалоговом интерфейсе
- подготовка ответов на текстовые запросы
- генерация кода на основе инструкций
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества и подтверждения специальной настройки для химии; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит11
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 443моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 0f3bad2