Uploaded finetuned model
- Developed by: aliRafik
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B-Instruct-2507
- Опубликована
- 28 сен 2026
Ссылки
qwen3_4B_capybara_full_ft
Дообученная на базе Qwen3-4B-Instruct-2507 языковая модель для диалогов и генерации текста на английском языке.
234скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 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
Модель aliRafik/qwen3_4B_capybara_full_ft — дообученная версия языковой модели Qwen3-4B-Instruct-2507, подготовленная aliRafik с использованием Unsloth. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов; она принимает текст и выдаёт текст. Метаданные указывают поддержку английского языка и контекстное окно до 262 144 токенов.
Модель подходит для диалоговых приложений и генерации ответов на текстовые запросы. В карточке не описаны особенности датасета или специализация дообучения, поэтому нельзя установить, чем её ответы отличаются от базовой Qwen3-4B-Instruct-2507. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- создание англоязычного чат-бота
- генерация ответов на текстовые запросы
- прототипирование диалогового приложения
Ограничения
Карточка не раскрывает данные обучения и конкретную специализацию дообучения, поэтому его влияние на качество и область применения оценить нельзя. Подтверждён только английский язык.
Для каких профессий подходит4
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 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 663c806