/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B
Опубликована
6 июн 2025

UIGEN-T3-14B-Preview

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Qwen3-14B модель Tesslate генерирует HTML/CSS-компоненты и веб-страницы по текстовым описаниям интерфейсов.

34скачиваний за 30 дней23лайкавеса обновлены10 июн 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.

  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

UIGEN-T3-14B-Preview — модель Tesslate для генерации пользовательских интерфейсов на основе Qwen3-14B. Она создаёт HTML/CSS-компоненты и целые веб-страницы по текстовому описанию; в начале ответа также формирует дизайн-токены для настройки оформления. Модель содержит 14 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3 и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Для управления генерацией доступны режимы /think с анализом макета и /no_think для более быстрой генерации кода. Модель ориентирована на создание прототипов, стартовых версий сайтов и компонентов интерфейса; в README упоминаются сценарии вроде страниц тарифов, мобильных приложений и клонов веб-сервисов. Карточка сообщает об исследовательской лицензии без коммерческого использования; для коммерческих сценариев предлагается связаться с Tesslate для пилотной программы.

Сценарии применения

  • создание HTML/CSS-макета страницы тарифов по описанию
  • генерация адаптивного макета мобильного приложения
  • создание набора кнопок, карточек и навигационных панелей
  • быстрое создание стартового интерфейса для MVP
  • генерация макета веб-сервиса по краткому запросу

Ограничения

Модель не поддерживает Bootstrap, а качество адаптивной настройки зависит от сложности интерфейса. Лицензия ограничивает использование исследовательскими и некоммерческими целями; коммерческое применение требует согласования с Tesslate.

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

UIGEN-T3 — Advanced UI Generation with Hybrid Reasoning

Tesslate’s next-gen UI model, built for thoughtful design.


Demos

Explore New UI generations: 📂 https://uigenoutput.tesslate.com


Join our Discord: https://discord.gg/GNbWAeJ4 Our Website: https://tesslate.com

Quick Information

  • UI generation model built on Qwen3 architecture
  • Supports both components and full web pages
  • Hybrid reasoning system: Use /think or /no_think modes
  • Powered by UIGenEval, a first-of-its-kind benchmark for UI generation
  • Released for research, non-commercial use. If you want to use it commercially, please contact us for a pilot program.

Model Details

  • Base Model: Qwen/Qwen3-14B
  • Reasoning Style: Hybrid (/think and /no_think)
  • Tokenizer: Qwen default, with design token headers
  • Output: Components + Full pages (with <html>, <head>)
  • Images: User-supplied or placehold.co – no images in the dataset due to licensing concerns.
  • License: Research only (non-commercial). Contact us for enterprise use cases.

Reasoning System

UIGEN-T3 was trained using a pre/post reasoning model architecture.

You can explicitly control the reasoning mode:

  • /think → Enables guided reasoning with layout analysis and heuristics.
  • /no_think → Faster, raw code generation.

Outputs also include design tokens at the top of each generation for easier site-wide customization.


Inference Parameters

Please use 20k context length to get the best results if using reasoning.

ParameterValue
Temperature0.6
Top P0.95
Top K20
Max Tokens40k+

Evaluation: UIGenEval Framework

UIGenEval is our internal evaluation suite, designed to bridge the gap between creative output and quality assurance. (Learn more in our upcoming paper: "UIGenEval: Bridging the Evaluation Gap in AI-Driven UI Generation" - August, 2025)

UIGenEval evaluates models across four pillars:

  1. Technical Quality — Clean HTML, CSS structure, semantic accuracy.
  2. Prompt Adherence — Feature completeness and fidelity to instructions.
  3. Interaction Behavior — Dynamic logic hooks and functional interactivity.
  4. Responsive Design — Multi-viewport performance via Lighthouse, Axe-core, and custom scripts.

This comprehensive framework directly informs our GRPO reward functions for the next release.


Example Prompts to Try

  • make a google drive clone
  • build a figma-style canvas with toolbar
  • create a modern pricing page with three plans
  • generate a mobile-first recipe sharing app layout

Use Cases

Use CaseDescription
Startup MVPsQuickly scaffold UIs from scratch with clean code.
Design-to-Code TransferFigma (coming soon) → Code generation.
Component LibrariesBuild buttons, cards, navbars, and export at scale.
Internal Tool BuildersCreate admin panels, dashboards, and layout templates.
Rapid Client PrototypesSave time on mockups with production-ready HTML+Tailwind outputs.

Limitations

  • No Bootstrap support (planned).
  • Not suited for production use — research-only license.
  • Responsive tuning varies across output complexity.

Roadmap

MilestoneStatus
Launch Tesslate Designer2 days
Figma convert
Bootstrap & JS logic
GRPO fine-tuning
4B draft model releaseNow

Technical Requirements

  • GPU: ≥16GB VRAM for 14B inference on GGUF.
  • Libraries: transformers, torch, peft.
  • Compatible with Hugging Face inference APIs and local generation pipelines.

Community & Contribution

  • Join our Discord: https://discord.gg/GNbWAeJ4
  • Chat about AI, design, or model training.
  • Want to contribute UIs or feedback? Let’s talk!

Citation

@misc{tesslate_UIGEN-T3,
  title={UIGEN-T3: Hybrid Reasoning for Robust UI Generation on Qwen3},
  author={Tesslate Team},
  year={2025},
  publisher={Tesslate},
  note={Non-commercial Research License},
  url={https://huggingface.co/tesslate/UIGEN-T3}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
f5913be

0 моделей