Uploaded finetuned model
- Developed by: Terisara
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-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
- qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 23 авг 2026
Ссылки
studenttext_PAD_val_test02_QWEN
Дообученная Terisara чат-модель Qwen2 с 3,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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
Terisara/studenttext_PAD_val_test02_QWEN — чат-модель генерации текста, разработанная Terisara и дообученная на базе unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель построена на плотной авторегрессионной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров; длина контекста — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. В метаданных указан английский язык. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. Карточка не описывает специализированные сценарии обучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- ответы на вопросы в чате на английском языке
- ведение диалогов с языковой моделью
Ограничения
Карточка не приводит специализированных тестов или результатов оценки качества; качество ответов для конкретных сценариев не подтверждено. Указание английского языка в метаданных не подтверждает поддержку других языков.
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 8536a4f