Uploaded finetuned model
- Developed by: deepjoysur
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-coder-7b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 13 июн 2026
Ссылки
LTM-SFR-RUN-1
Дообученная на базе Qwen2.5 Coder 7B модель для генерации текста и диалогового взаимодействия с поддержкой вызова инструментов.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
LTM-SFR-RUN-1 — дообученная языковая модель, опубликованная deepjoysur на базе unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров; карточка указывает обучение с Unsloth и библиотекой TRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Указана лицензия Apache-2.0. README не раскрывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация текста в диалоге
- ответы на вопросы на английском языке
- помощь с программированием
- формирование запросов к инструментам в поддерживаемом интерфейсе
Ограничения
README не описывает целевые сценарии дообучения и не приводит результатов оценки качества. Указана поддержка английского языка; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит10
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 86a8211