/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Terminal_complete_8k
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Terminal-12k-top25

cuong1692001
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная разговорная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.

346скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Terminal-12k-top25 — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen3 с 7,6 млрд параметров, дообученная разработчиком cuong1692001 на модели cuong1692001/Terminal_complete_8k. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Репозиторий содержит веса Safetensors; модель работает через Transformers и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

README не раскрывает назначение датасета nemotron_complete_top_25_12k, конкретные сценарии применения или результаты оценки. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в карточке модели и связанных лицензиях базовой модели и данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание продолжений текста
  • разработка чат-бота на базе Transformers

Ограничения

README не приводит оценки качества, подробностей обучения или проверенных сценариев применения. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнить по карточке модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Terminal-12k-top25

This model is a fine-tuned version of cuong1692001/Terminal_complete_8k on the nemotron_complete_top_25_12k dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.6.0
  • Pytorch 2.11.0+cu130
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
57f7195

0 моделей

    Создать бенчмарк