/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

qwen3-finetuned

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на неизвестном наборе данных компактная Qwen3 для генерации текста и диалогов.

424скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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

aricode00x/qwen3-finetuned — дообученная модель генерации текста, созданная автором aricode00x на основе Qwen/Qwen3-0.6B. В карточке указано, что модель получена в рамках базового учебного примера Hugging Face и личной попытки первичного полного дообучения; набор данных не раскрыт. Архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM, около 508 млн параметров, формат весов safetensors, библиотека Transformers. Контекстное окно составляет до 40 960 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Базовая Qwen3-0.6B описана в каталожных метаданных как компактная многоязычная модель для генерации, диалогов, рассуждений и работы с инструментами, однако качество этих возможностей после дообучения отдельно не подтверждено. Для этой версии README приводит значение loss 2,5165 на оценочном наборе, но без описания набора данных или протокола оценки.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README отмечает, что это начальное учебное дообучение, и не приводит подробностей о назначении, данных обучения или ограничениях, поэтому её качество для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалогового помощника
  • эксперименты с дообучением компактной языковой модели

Ограничения

Набор данных для дообучения неизвестен, а README не описывает назначение и ограничения модели. Приведено значение loss 2,5165 без подробностей оценочного набора и протокола, поэтому качество для конкретных задач не установлено.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-finetuned

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.5165

Model description

Created as part of a base tutorial by Hugging Face found at https://huggingface.co/docs/transformers/en/training and the published model at https://huggingface.co/datasets/karthiksagarn/astro_horoscope.

This was also used as part of my own attempt on an initial basic fine tuning and full code can be found at https://github.com/ar-to/devML/blob/master/hugging_face/fine-tuning_horoscope.ipynb

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.39431.012362.5165

Framework versions

  • Transformers 5.18.0
  • Pytorch 2.11.0+cu130
  • Datasets 4.8.5
  • Tokenizers 0.23.2

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
383d348

0 моделей