/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit
Опубликована
23 авг 2026

StudyLap-Tutor-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct языковая модель для диалоговой генерации текста и учебных вопросов и ответов.

92скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 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

StudyLap-Tutor-v2 — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2, разработанная boyatilak123 на основе unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Её можно применять как разговорного учебного помощника: задавать вопросы по учебным темам и получать текстовые объяснения или ответы.

Карточка не описывает специализированные предметные области, конкретные учебные данные и результаты оценки качества, поэтому пригодность для определённых предметов и точность ответов следует проверять отдельно. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • получение ответов на учебные вопросы
  • объяснение учебных тем в диалоге
  • генерация текстовых подсказок для самостоятельной подготовки

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, специализированных учебных данных или подтверждённой точности по отдельным предметам; ответы требуют проверки.

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

Uploaded finetuned model

  • Developed by: boyatilak123
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
f5e7af8

0 моделей