Uploaded finetuned model
- Developed by: ertghiu256
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 авг 2026
Ссылки
qwen3-1.7b-mixed-thought
Дообученная модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.
16скачиваний 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
Модель ertghiu256/qwen3-1.7b-mixed-thought — дообученная авторами ertghiu256 версия Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогов. Она основана на unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit и обучена на наборе ertghiu256/Mini-Mixed-Thoughts с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов.
Модель подходит для генерации ответов в чате и продолжения текста; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Карточка не уточняет специализацию набора данных, целевые сценарии или сравнительное качество, поэтому назначение модели следует считать общим. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в чате
- продолжение текста по заданному началу
- создание диалоговых прототипов
- интеграция вызова инструментов в текстовый помощник
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и подробностей о данных обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 231b88c