/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Kartik-Kundli-AI-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
27 авг 2026

Kartik-Kundli-AI-3B-v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель Qwen2 на 3,1 млрд параметров для генерации текста, дообученная на базе Kartik-Kundli-AI-3B-Instruct и названная в честь тематики Кундали.

108скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены27 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.

  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

Kartik-Kundli-AI-3B-v1.0 — разговорная модель генерации текста, созданная UX4567 дообучением UX4567/Kartik-Kundli-AI-3B-Instruct с помощью TRL. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и содержит 3,1 млрд параметров; для общения принимает сообщения в формате chat. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Название и базовая модель указывают на назначение, связанное с Кундали и астрологией, однако README не описывает профиль обучения, точность ответов или конкретные сценарии. Метаданные указывают на тег генерации текста и разговорные возможности. Модель опубликована в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация продолжений текста в формате чата
  • вопросы и ответы на темы Кундали и астрологии

Ограничения

README не приводит оценок качества, состава обучающих данных или подтверждённых возможностей модели в астрологии; такие ответы могут быть ненадёжными. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Model Card for kartik-hinglish

This model is a fine-tuned version of UX4567/Kartik-Kundli-AI-3B-Instruct. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.12.0
  • Transformers: 5.16.1
  • Pytorch: 2.11.0+cu128
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.1

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
dad39b0

0 моделей