Uploaded finetuned model
- Developed by: devxyasir
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 14 июн 2026
Ссылки
fable-qwen2.5-3b-agentic-merged
Дообученная модель Qwen2 на 3,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и сценариев с вызовом инструментов.
65скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июл 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
Модель devxyasir/fable-qwen2.5-3b-agentic-merged — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2, разработанная devxyasir на базе unsloth/qwen2.5-3b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и сценариев с интерфейсом вызова инструментов. Модель содержит 3,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Дообучение выполнено на наборе Glint-Research/Fable-5-traces с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных указан английский язык; подробности о качестве и пределах применения не приводятся.
Сценарии применения
- ведение диалогов на английском языке
- генерация ответов в чат-боте
- подготовка текста для диалогового агента
- работа с длинными запросами в контексте до 32 768 токенов
- формирование ответов с использованием интерфейса вызова инструментов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или результатов проверок на конкретных задачах. Поддержка интерфейса вызова инструментов указана в метаданных, но не описаны конкретные инструменты или схема их подключения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- 38a66ff