Uploaded finetuned model
- Developed by: droplychee
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3-Coder-Next
This qwen3_next model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 2,3 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_next · MoE
- Базовая модель
- Qwen3-Coder-Next
- Опубликована
- 7 авг 2026
Ссылки
droplychee-code-big
Дообученная на Qwen3-Coder-Next языковая MoE-модель для генерации кода и кодирующих агентов с контекстом до 262 144 токенов.
61скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены7 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
droplychee/droplychee-code-big — дообученная модель разработчика droplychee на базе Qwen/Qwen3-Coder-Next. Это языковая MoE-модель с архитектурой Qwen3-Next, предназначенная для генерации кода и работы в составе кодирующих агентов; поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 2,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. README указывает, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL для ускорения процесса.
Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе код; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях качества или области применения в карточке нет.
Сценарии применения
- генерация кода по текстовому запросу
- помощь кодирующему агенту в многошаговой разработке
- вызов инструментов в диалоговом сценарии разработки
Для каких профессий подходит8
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3NextForCausalLM
- Ревизия весов
- 048ecf4