/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-3B-Instruct
Опубликована
13 авг 2026

NutriMinds-3B-Merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная чат-модель для оценки соответствия продуктов медицинскому профилю пациента и выдачи структурированных клинических предупреждений в JSON.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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

NutriMinds-3B — специализированная англоязычная чат-модель для клинического анализа питания, разработанная Shrisudarsanah из SRM University. Она принимает медицинский профиль пациента и сведения о продукте или составе на этикетке и формирует структурированный JSON с оценкой совместимости, предупреждениями о рисках и клиническим обоснованием для 52 заболеваний, включая диабет 2-го типа, целиакию и хроническую болезнь почек.

Модель основана на Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct и дообучена методом SFT с использованием Unsloth; веса описаны как объединённые LoRA-веса в формате Hugging Face с архитектурой Qwen2 и 3,1 млрд параметров. Поддерживается контекст длиной до 32 768 токенов. Указана лицензия Apache 2.0.

Модель предназначена для аналитических демонстраций и интеграции в приложения для оценки продуктов и генерации рецептов. Её выводы не заменяют профессиональную медицинскую диагностику или лечение; рекомендации по питанию требуют проверки специалистом.

Сценарии применения

  • Проверка продукта на совместимость с диабетом 2-го типа
  • Анализ состава еды при целиакии
  • Оценка пищевых рисков при хронической болезни почек
  • Сопоставление этикетки продукта с медицинским профилем пациента
  • Формирование JSON-оценки пригодности еды для медицинского приложения
  • Подбор рецептов с учётом заболеваний

Ограничения

Модель предназначена для аналитических демонстраций и не заменяет диагностику или лечение у специалиста. Результаты оценки пищевых рисков следует проверять у квалифицированного медицинского специалиста.

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

🍏 NutriMinds-3B-Merged

Model Description

NutriMinds-3B is a highly specialized clinical AI engine developed by Shrisudarsanah at SRM University. It is designed to act as an expert clinical nutritionist, analyzing specific food items and ingredient labels against 52 distinct medical conditions (such as Type 2 Diabetes, Celiac Disease, and Chronic Kidney Disease).

The model has been fine-tuned to output evaluations in a strict, predictable JSON schema, making it ideal for integration into automated healthcare applications and recipe-generation pipelines.

Model Details

  • Base Model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
  • Architecture: 16-bit Merged LoRA Weights (Native Hugging Face format)
  • Training Method: SFT (Supervised Fine-Tuning) via Unsloth
  • Primary Language(s): English
  • License: Apache 2.0

Intended Use

This model is intended to be used as a backend inference engine for the NutriMinds AI application. It accepts a patient's medical profile and a food label/item, and returns a JSON object detailing the compatibility score, risk alerts, and clinical rationale.

Note on Medical Advice: This model is an academic tool built for analytical demonstration. It should not replace professional medical diagnosis or treatment.

Prompt Format

The model requires the standard ChatML template and expects the following strict system prompt to trigger the JSON generation behavior:

You are NutriMinds AI, an expert clinical nutritionist and medical analyst.
Analyze the user's primary medical condition and food item.
Return a strict JSON response evaluating food suitability according to medical guidelines.

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
ce87f5b

0 моделей