Uploaded finetuned model
- Developed by: ahmadfatikhulkhasan
- 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
- 4 июл 2026
Ссылки
qwen2.5-3b-legal-id-sft
Дообученная 3,1-миллиардная Qwen2.5 для диалоговой генерации текста с заявленной правовой и индонезийской специализацией.
30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 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
ahmadfatikhulkhasan/qwen2.5-3b-legal-id-sft — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2.5 для генерации текста. Она основана на unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit; обучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для диалога и генерации текста. Название указывает на правовую тематику и индонезийский язык, однако карточка не описывает конкретные юридические задачи или подтверждённый уровень языковой поддержки. Репозиторий содержит веса safetensors и опубликован под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на юридические вопросы
- подготовка черновиков правовых текстов на индонезийском языке
- продолжение текста по запросу
- проверка применимости Qwen2.5 к юридическим задачам
Ограничения
Карточка не приводит оценки качества, обучающие данные или конкретные юридические возможности; ответы требуют проверки специалистом. Поддержка индонезийского языка выводится из названия модели, а не подтверждается описанием карточки.
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 385моделейIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейI.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
- ffde165