/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Terminal-file_operations

cuong1692001
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-8B для диалогового выполнения задач, связанных с файловыми операциями.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

  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-file_operations — дообученная компанией или автором cuong1692001 модель Qwen3-8B с 7,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и обучена на наборах nemotron_easy_file_operations, nemotron_medium_file_operations и nemotron_mixed_file_operations, поэтому ориентирована на выполнение задач с файловыми операциями. Архитектура — плотная авторегрессионная языковая модель Qwen3; максимальный контекст составляет 40 960 токенов.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает оценку качества и конкретные ограничения. Указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория.

Сценарии применения

  • генерация ответов о выполнении файловых операций
  • диалоговое решение простых задач управления файлами
  • диалоговое решение задач средней сложности с файлами

Ограничения

В README не приведены результаты оценки и конкретные ограничения модели. Лицензия обозначена как other; перед использованием проверьте условия в репозитории.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Terminal-file_operations

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the nemotron_easy_file_operations, the nemotron_medium_file_operations and the nemotron_mixed_file_operations datasets.

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: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • total_eval_batch_size: 64
  • 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 2.12.1+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
f7b94a7

0 моделей

    Создать бенчмарк