Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 47,3 млн
Архитектура: qwen3 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 сен 2026

Ссылки

corebox

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная языковая модель appvoid для локальной генерации текста и экспериментов с небольшими авторегрессионными моделями.

139скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

appvoid/corebox — компактная авторегрессионная языковая модель для генерации текста, разработанная автором или организацией appvoid. На Hugging Face она опубликована как модель для задачи text-generation и доступна для загрузки через Transformers, а также для серверного запуска через vLLM и SGLang. В карточке модель обозначена как преемник bytebox и помечена тегом qwen3.

Модель содержит около 47,3 млн параметров, использует формат Safetensors и тензоры F32. Заявленная длина контекста составляет 4096 токенов. Она подходит для локальной генерации продолжений текста и экспериментов с небольшими языковыми моделями, однако сведений о специализированном обучении, поддерживаемых естественных языках, результатах оценивания и лицензии в доступных источниках нет.

Сценарии применения

генерация продолжений текста
локальный запуск языковой модели
эксперименты с небольшими LLM
создание прототипов текстовых приложений

Ограничения

В доступной карточке нет результатов бенчмарков, описания качества, перечня поддерживаемых естественных языков и сведений о лицензии. Небольшой размер модели ограничивает её возможности по сравнению с крупными языковыми моделями.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

bytebox sucessor

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов: 4e37936