Uploaded finetuned model
- Developed by: TeichAI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 32,8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Nemotron-Orchestrator-8B
- Опубликована
- 6 дек 2025
Ссылки
Nemotron-Orchestrator-8B-DeepSeek-v3.2-Speciale-Distill
Дообученная TeichAI модель Qwen3 на базе Nemotron-Orchestrator-8B для генерации текста и агентной координации вызовов инструментов.
70скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены10 дек 2025
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
TeichAI/Nemotron-Orchestrator-8B-DeepSeek-v3.2-Speciale-Distill — дообученная TeichAI модель на архитектуре Qwen3, основанная на nvidia/Nemotron-Orchestrator-8B. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия с интерфейсом вызова инструментов; базовая модель ориентирована на координацию инструментов и моделей в многошаговых агентных задачах.
Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В карточке указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL из Hugging Face. Репозиторий опубликован в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает отдельные возможности или ограничения именно этого дообучения.
Сценарии применения
- координация вызовов инструментов в агентных сценариях
- выполнение многошаговых задач с помощью нескольких инструментов
- диалоговое взаимодействие с агентом
- генерация текстовых ответов в приложениях с инструментами
Ограничения
README не приводит оценок качества или результатов тестирования именно этого дообучения, поэтому его пригодность для конкретных сценариев вызова инструментов следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 262c6b4