Uploaded finetuned model
- Developed by: face00
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 сен 2026
Ссылки
qwen2.5-7b-security-cot
Дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct модель для генерации диалогового текста с заявленной тематикой безопасности.
195скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 сен 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
face00/qwen2.5-7b-security-cot — дообученная модель face00 на базе unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; название указывает на безопасность и пошаговое рассуждение, однако README не описывает конкретные обучающие данные, сценарии или подтверждённые возможности в этих областях.
Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и английский язык по метаданным. README сообщает, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на английском языке
- подготовка текстовых ответов на вопросы о безопасности
- эксперименты с дообучением Qwen2 для задач безопасности
Ограничения
README не приводит результатов оценки, описание обучающих данных или подтверждение специализации на задачах безопасности; заявленные возможности в этой области следует считать непроверенными.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 43a9b16