Uploaded model
- Developed by: Srishtik
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-0.6B
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-0.6B
- Опубликована
- 11 июн 2026
Ссылки
Qwen3-0.6B-dare-merged
Производная модели Srishtik/Qwen3-0.6B-linear-3-adapters-merged-2. Дообученная на базе Qwen3-0.6B языковая модель для генерации текста и диалогового общения на английском языке.
11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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 Srishtik/Qwen3-0.6B-dare-merged на Hugging Face совпадает с карточкой Srishtik/Qwen3-0.6B-linear-3-adapters-merged-2, поэтому описание составлено по ней.
Srishtik/Qwen3-0.6B-linear-3-adapters-merged-2 — языковая модель семейства Qwen3, разработанная Srishtik на основе дообучения unsloth/Qwen3-0.6B. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и примерно 508 млн параметров; она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и контекст до 40 960 токенов.
Карточка сообщает, что модель обучалась с использованием Unsloth; сведений о специализированной области применения или сравнительных результатах нет. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация продолжений текста на английском языке
- ответы на вопросы в текстовом диалоге
- подготовка черновиков и коротких текстов
- эксперименты с компактными языковыми моделями
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценки качества и сведения о специализации модели. Небольшой размер модели может ограничивать сложность задач, с которыми она справляется.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- f7784ee