Uploaded finetuned model
- Developed by: Yashasya-1
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 авг 2026
Ссылки
qwen-math-finetune
Дообученная модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на английском языке, созданная на базе математической версии Qwen2.5.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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
Yashasya-1/qwen-math-finetune — дообученная модель семейства Qwen2, созданная Yashasya-1 на базе unsloth/Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с 1,5 млрд параметров для генерации текста; базовая версия ориентирована на математические задачи, однако карточка не описывает конкретные результаты или специализацию дообучения. Модель рассчитана на диалоговое использование, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 4096 токенов.
В README указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Возможности модели за пределами генерации текста и заявленная точность на математических задачах в карточке не раскрыты.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на английском языке
- решение математических задач в формате диалога
- создание текстовых объяснений к математическим ответам
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества и не подтверждает, насколько дообучение улучшило решение математических задач. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.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
- c5d1def