Uploaded finetuned model
- Developed by: SvalTek
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : SvalTek/Q2.5-ColdBrew-Antrax-Forge-10B
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 9,4 млрд
- Размер весов
- 19,9 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Q2.5-ColdBrew-Antrax-Forge-10B
- Опубликована
- 2 авг 2026
Ссылки
Q2.5-ColdBrew-Antrax-Forge-10B-TestSFT0
Дообученная модель Qwen2 с 9,4 млрд параметров для генерации текста и ведения диалога на английском языке.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.
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
SvalTek/Q2.5-ColdBrew-Antrax-Forge-10B-TestSFT0 — дообученная SvalTek модель семейства Qwen2 для генерации текста в диалоговом формате. В README указано, что обучение выполнялось с помощью Unsloth и библиотеки TRL; модель содержит 9,4 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Карточка и метаданные указывают английский язык.
Модель предназначена для генерации ответов и ведения текстового диалога. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализацию дообучения, результаты оценки качества или дополнительные ограничения применения.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание связных текстовых продолжений
- диалоговое взаимодействие на английском языке
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества и не описывает специализацию дообучения, поэтому пригодность для конкретных предметных задач не подтверждена.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- 67519ad