Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 30,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 авг 2026

Ссылки

e2l-alfworld-qwen25-7b-coldstart

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-7B-Instruct для начального этапа обучения агента, выполняющего задачи в среде ALFWorld.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

E2L ALFWorld — экспериментальный контрольный чекпойнт на базе Qwen2.5-7B-Instruct, созданный проектом Ch1nyzzz/e2-learning. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2 и принимает текстовый ввод, выдавая текст; контекстное окно — 32 768 токенов.

Чекпойнт получен полнопараметрическим обучением с онлайн-обучением на ошибках: для ALFWorld AlfredTWEnv применялось SFT на следующих наблюдениях с отбором по семантическому критерию. Он предназначен как начальная точка для дальнейшего обучения политики методом GRPO в Stage 2, а не как готовый универсальный помощник. Для загрузки подходит стандартный Hugging Face Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

инициализация политики агента для обучения в ALFWorld
дальнейшее обучение агента методом GRPO
эксперименты с обучением на ошибках и следующими наблюдениями
загрузка чекпойнта через Hugging Face Transformers для исследовательского обучения

Ограничения

Чекпойнт заявлен как начальная точка для второго этапа обучения, а не как готовая политика; README не приводит результатов оценки или гарантии качества на задачах ALFWorld.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

E2L ALFWorld cold-start checkpoint (Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct)

Stage-1 cold-start checkpoint from Ch1nyzzz/e2-learning: full-parameter online mistake-driven experience learning (next-observation SFT gated by a semantic judge) on ALFWorld AlfredTWEnv, initialized from Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Source run artifact: outputs/alfworld_qwen25_7b_active_10000_hf/checkpoints/env_step_001200.

Intended use: initialization ("cold start") for Stage-2 policy GRPO training with verl-agent. Load as a regular Hugging Face checkpoint (AutoModelForCausalLM.from_pretrained). controller_state.json is experiment-controller provenance metadata and can be ignored by inference/training stacks.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: bf5d207