/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,7 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
safelm-1.7b
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

qwen-1.7b-sdf__432-neutral

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная модель Llama с 1,7 млрд параметров для генерации текста по запросу.

126скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

  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

asparius/qwen-1.7b-sdf__432-neutral — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 1,7 млрд параметров, дообученная из locuslab/safelm-1.7b с помощью TRL. Она предназначена для генерации текста в ответ на запросы; карточка показывает пример диалогового промпта и генерации продолжения.

Модель доступна в формате PyTorch, работает через Transformers и имеет контекстное окно 8192 токена. Данных о специализированной предметной области, поддерживаемых языках и лицензии в предоставленной карточке и метаданных нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы
  • создание продолжения текста по промпту
  • диалоговые ответы на пользовательские запросы

Ограничения

В карточке не описаны качество и специализированные возможности модели; поддерживаемые языки и лицензия не приведены в доступных данных.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for qwen-1.7b-sdf__432-neutral

This model is a fine-tuned version of locuslab/safelm-1.7b. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="asparius/qwen-1.7b-sdf__432-neutral", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.6.0
  • Transformers: 5.3.0.dev0
  • Pytorch: 2.9.1
  • Datasets: 4.8.4
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1d62dc2

0 моделей