Uploaded finetuned model
- Developed by: didula-wso2
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 16,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 29 авг 2026
Ссылки
qwen1-0-7_sft_16bit_vllm
Дообученная на базе Qwen3-8B модель для генерации текста и диалогов на английском языке.
259скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 авг 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
Это дообученная языковая модель Qwen3 от didula-wso2, созданная на базе unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях; в карточке также заявлен интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Для неё указан контекст до 40 960 токенов, а среди языков карточки отмечен английский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; заявленная лицензия — Apache-2.0. Сведения о специализации дообучения и его результатах не приведены.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение текстов на английском языке
- использование интерфейса вызова инструментов в приложениях на базе LLM
Ограничения
Карточка не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества; возможности модели за пределами генерации текста не заявлены.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 39d8bb1