/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Terminal-scientific_computing

cuong1692001
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на задачах научных вычислений модель Qwen3-8B для генерации текстовых ответов.

9скачиваний 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-scientific_computing — дообученная модель семейства Qwen3, созданная на основе Qwen/Qwen3-8B. Она предназначена для генерации ответов по задачам научных вычислений; обучение проводилось на наборах nemotron_easy_scientific_computing, nemotron_medium_scientific_computing и nemotron_mixed_scientific_computing. Модель содержит 7,6 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат Safetensors, принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 40 960 токенов.

Модель подходит для диалогового решения задач научных вычислений. Метаданные указывают на поддержку чата, но README не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.

Сценарии применения

  • решение задач научных вычислений в диалоге
  • получение ответов на вопросы по вычислительным задачам
  • генерация текстовых решений задач на основе запроса

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по использованию; качество на конкретных задачах может различаться. Лицензия указана как other, поэтому условия использования нужно проверить в карточке модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Terminal-scientific_computing

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the nemotron_easy_scientific_computing, the nemotron_medium_scientific_computing and the nemotron_mixed_scientific_computing 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: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use 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 4.56.2
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
f084de1

0 моделей

    Создать бенчмарк