Uploaded finetuned model
- Developed by: bark07
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-0.6B-JSON-SFT
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO
Компактная дообученная модель Qwen3 для генерации текста и извлечения структурированных сведений из протоколов совещаний в JSON.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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
bark07/Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO — компактная плотная языковая модель семейства Qwen3, разработанная bark07 и дообученная на основе NotoriousH2/Qwen3-0.6B-JSON-SFT. В репозитории указано обучение с использованием Unsloth и TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; базовая модель ориентирована на извлечение метаданных, поручений, решений и препятствий из корейских протоколов совещаний в JSON.
Модель содержит 507,9 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Доступна в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не уточняет, насколько именно эта версия сохраняет специализацию базовой модели на корейских протоколах и структурированном JSON.
Сценарии применения
- извлечение поручений из протоколов совещаний
- выделение решений и препятствий из протоколов
- структурирование метаданных встреч в JSON
- генерация текста в диалоговом формате
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования именно этой версии; её специализация на корейских протоколах унаследована из описания базовой модели и отдельно не подтверждена.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельIII.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Также подходит для
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
- 9d2baa3