/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3.5-2B
Библиотека
gguf
Опубликована
8 окт 2026

curious-2b

Генерация текстаТекст → текст

Компактная дообученная Qwen3.5 2B для локального управления календарём и разбора уведомлений в CuriousLM на Android.

132скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 окт 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.

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

Curious 2B — компактная языковая модель, разработанная для локального ассистента CuriousLM на Android. Это дообученная модель Qwen3.5 2B: LoRA-адаптер объединён с базовой моделью, а опубликованные веса представлены в формате GGUF с квантизацией Q4_0 и рассчитаны на запуск через llama.cpp на устройстве.

Модель предназначена для работы с календарём и уведомлениями пользователя. Она отвечает на вопросы по этим данным, создаёт, переносит и удаляет события, устанавливает напоминания с помощью вызовов инструментов, кратко пересказывает уведомления, выделяет важные сообщения и готовит заметки и черновики ответов. CuriousLM передаёт модели данные календаря и уведомлений и выполняет вызовы инструментов; по описанию проекта, данные не отправляются на сервер.

Карточка сообщает о поддержке английского, испанского, французского, португальского, немецкого, итальянского, нидерландского и китайского языков. В оценках CuriousLM результаты различаются по задачам и версиям; автор отдельно указывает, что для общего вызова функций вне приложения базовая Qwen3.5 2B показывает лучшие результаты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Ответы на вопросы по календарю и уведомлениям
  • Создание, перенос и удаление событий календаря через инструменты CuriousLM
  • Установка напоминаний на нескольких европейских языках
  • Краткие сводки входящих уведомлений
  • Выделение счетов, бронирований, доставок и потенциальных мошеннических сообщений
  • Подготовка утренних и вечерних заметок и черновиков ответов

Ограничения

Модель дообучена под собственные подсказки и определения инструментов CuriousLM; для общего вызова функций вне приложения базовая Qwen3.5 2B, согласно README, работает лучше. Оценки на тестах CuriousLM различаются между задачами и версиями.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Curious 2B

Curious 2B is the on-device model used by CuriousLM. It is Qwen3.5 2B fine-tuned on the tasks CuriousLM's assistant performs on Android: answering questions from the user's calendar and messages, adding, moving and removing calendar events and setting reminders through tool calls, reading incoming messages and notifications (what a message asks, whether a reply is needed, bills, bookings, deliveries and scams), summing up notifications, and writing the assistant's morning and evening notes and reply drafts.

The model runs locally with llama.cpp. CuriousLM supplies the calendar and notification data and runs the tools; nothing is sent to a server.

Releases

ReleaseFileSizeSHA-256
curious-2b-261012 (12 October 2026, current)curious-2b-261012-Q4_0.gguf1.21 GB9ad72540cc2b400fd751bf56200f8ac33d49f5df45ea5e20131538bc8579110c
curious-2b-261011 (11 October 2026)curious-2b-261011-Q4_0.gguf1.21 GBed940680c4ed258ee14e0fa849ed12e51b559953eb432f99dec377e65545a9e7
curious-2b-261010 (10 October 2026)curious-2b-261010-Q4_0.gguf1.21 GBe106382634f3ec5319fb7fa5a6d0bd28e8c5fb1d031d8ae29b8e8866fc743f0f
curious-2b-261009 (9 October 2026)curious-2b-261009-Q4_0.gguf1.21 GB42b4c223434842288c999a447472df33d118169b60eeda55622d0c01866ca333
curious-2b-2610 (8 October 2026)curious-2b-2610-Q4_0.gguf1.21 GB45840b88cc63279df6b42c857832068d85c6f9a13745cebcb64fc792af45320d

Evaluation

Held-out cases, both releases under the same prompts and settings (CuriousLM's calendar tools: add, move, remove and remind).

Phone and calendar

261011261012
Calendar edits: remove or move an event (13)30.8%69.2%
Reminders in English, Spanish, French, German and Portuguese (24)95.8%100.0%
Plain instructions with tools offered and none needed (36)83.3%100.0%
Turns passed (655)88.4%86.1%
Requests with times said in words, marked and cleared days, day of the month, people in titles (580)85.3%82.1%
Questions about a past day (150)86.0%80.7%
Reminder and alarm times in English, Spanish, French and German, from MTOP (1,050)94.0%86.5%
Says it cannot read the phone0.0%0.3%
Claims an action that was not taken0.3%1.5%

Notifications

261011261012
Notification summaries for the away sheet and home (275)76.7%92.7%
The week ahead in one or two sentences (42)52.4%59.5%
Reading: standard set (519 tasks)97.5%98.7%
Reading: hard set, receipts, deliveries, friends' plans, scams (599)95.8%97.2%
Reading: real text messages (300)78.7%79.0%
Right action for a notification (210)84.8%83.3%

The assistant's writing

261011261012
Morning and evening notes, what came in, reply drafts (250)79.2%74.8%
The same, in the app's current writing style (250)83.2%74.0%
Home briefing leads with what needs the user (120)92.5%91.7%
Home briefing under the app's current lead rule (120)94.2%91.7%

General chat

261011261012
Knowledge questions (360)98.9%96.9%
Identifies itself correctly (72)100.0%100.0%
Open answers: judged false facts per answer (1,009)2.82.9

Use

In CuriousLM: Models, then Curious 2B.

With llama.cpp:

llama-server -m curious-2b-261012-Q4_0.gguf --jinja

The tool definitions and prompts the model was tuned on are CuriousLM's own. For general function calling outside the app, Qwen3.5 2B scores higher.

Details

Base modelQwen3.5 2B
MethodLoRA fine-tune, merged
FormatGGUF, Q4_0
LanguagesEnglish, Spanish, French, Portuguese, German, Italian, Dutch, Chinese

Licence

Apache 2.0. Fine-tuned from Qwen3.5-2B, Copyright 2026 Alibaba Cloud, Apache 2.0. Training data includes MASSIVE (Amazon) and When2Call (NVIDIA), both CC BY 4.0; the SMS Phishing Dataset (Mishra and Soni, Mendeley Data, doi:10.17632/f45bkkt8pr.1) and the SMS Spam Collection (Almeida and Hidalgo, UCI), both CC BY 4.0; and spoken date and time phrases from Recognizers-Text (Microsoft, MIT) and Duckling (Meta, BSD 3-Clause).

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
cb13ba1

0 моделей