/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
13 авг 2026

chipotle-support-qwen3.5-0.8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная модель поддержки Chipotle на базе Qwen3.5-0.8B отвечает на типичные вопросы о меню, заказах, часах работы и программе Rewards.

47скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 авг 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

Chipotle Support Qwen3.5 0.8B — компактная чат-модель, созданная как личный проект на основе Qwen3.5-0.8B и дообученная на примерно 685 парах вопросов и ответов, собранных из ответов чат-бота поддержки Chipotle Pepper. Репозиторий содержит её веса в формате GGUF с квантизацией Q8_0; модель рассчитана на запуск, например, через llama.cpp или LM Studio.

Модель отвечает в роли чат-бота поддержки ресторана: помогает с типичными вопросами о меню, часах работы, заказах и программе Rewards, а на темы вне своей области может отвечать заготовленными фразами. Обучающие данные включают переформулировки для проверки устойчивости к сложным запросам и примеры персоны. Модель ориентирована на англоязычный диалог.

Это экспериментальная фанатская модель, не связанная с Chipotle и не одобренная компанией. Из-за небольшого размера и ограниченного набора данных она может галлюцинировать, ошибаться и сообщать устаревшие сведения; ответы не являются официальной информацией. Лицензия в метаданных обозначена как other, конкретные условия использования здесь не раскрыты.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о меню Chipotle
  • справка о часах работы ресторанов Chipotle
  • ответы на вопросы о заказах Chipotle
  • ответы на вопросы о программе лояльности Rewards
  • демонстрация компактного чат-бота с заданной персоной

Ограничения

Модель может галлюцинировать и ошибаться из-за небольшого размера и ограниченных данных; сведения о меню, заказах и других правилах могут быть неточными или устаревшими. Это неофициальный проект, не связанный с Chipotle, а конкретные условия лицензии не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chipotle Support Qwen3.5 0.8B (Q8_0)

A Q8_0 quantized GGUF of Qwen3.5-0.8B fine-tuned on 685 distilled question/answer pairs harvested from the Chipotle support chatbot (Pepper).

This is a small persona model. It was trained as a personal project to see how far a 0.8B model could go with ~1M tokens of support-bot Q&A, adversarial red-teaming, and instruction-format training.

Model details

PropertyValue
Base modelQwen3.5-0.8B
Architectureqwen35
File typeQ8_0 (8-bit quantization, ~1.4 GB)
Tensor count320
Context length2048 (though it can be used with up to 256k because neither i nor my deepseek agent figured out how to pull down the context length)
Chat templateQwen chat template (system / user / assistant)

Training data

The training set was built from:

  • ~685 cleaned Q&A pairs distilled from the Chipotle support chatbot
  • Adversarial red-team rephrasings (edge cases, out-of-scope deflection)
  • Identity / persona pairs

Known junk patterns (self-referential Q&A, accordion artifacts) were programmatically filtered out of the raw harvest.

Behavior

The model answers in the persona of a fast-food support chatbot. It:

  • Handles common questions (menu, hours, orders, rewards) with ground-truth answers from the harvest
  • Deflects out-of-scope questions with canned boundary replies
  • Has been red-teamed against over-claiming and adversarial rephrasings
  • May still hallucinate or get details wrong — it's a 0.8B, treat it accordingly

Usage

llama.cpp

llama-cli -m chipotle-support-qwen3.5-0.8b.gguf \
  -p "system: You are Chipotle support. Respond helpfully and briefly.\nuser: Do you have vegan options?\nassistant:" \
  -n 256000

LM Studio

Drop the GGUF in your models folder and load it — the Qwen chat template is baked into the file. it thinks the quant is nonexistent tho lmao

Disclaimer

This is an unofficial, fan-made project. It is not affiliated with, endorsed by, or connected to Chipotle Mexican Grill or its support systems. The model's answers are generated from a small distilled dataset and should not be treated as accurate, official, or current information about Chipotle.

License

The base model (Qwen3.5-0.8B) is licensed under Apache 2.0 (Qwen license). This fine-tune is provided for research / fun purposes. Training data was harvested from a public chatbot and cleaned; check your local terms before redistributing commercially.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
79847f5

0 моделей