Uploaded finetuned model
- Developed by: beezza
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : beyoru/Tama-JP-beta
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Tama-JP-beta
- Опубликована
- 11 июн 2026
Ссылки
Tama-JP-beta-ft
Дообученная на основе Tama-JP-beta разговорная модель Qwen3 для генерации текста и диалогов.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 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
Tama-JP-beta-ft — дообученная разговорная модель, опубликованная beezza на основе beyoru/Tama-JP-beta. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3, содержит 3,7 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов; при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Модель можно применять для ведения диалогов и генерации ответов в приложениях на базе Transformers. Лицензия Apache-2.0. Карточка не приводит результаты оценки качества или подробностей о целевом языке дообучения; в метаданных указан английский язык.
Сценарии применения
- ведение диалогов с пользователем
- генерация ответов в чат-боте
- создание разговорного текста
- интеграция диалоговой модели в приложение на Transformers
Ограничения
В карточке нет результатов оценки качества и подробного описания поведения модели; английский указан в метаданных, но основной язык не установлен. Для работы с длинным контекстом нужны соответствующие вычислительные ресурсы.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 9a76adb