Uploaded finetuned model
- Developed by: faisalsardi-dev
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 16,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 20 июн 2026
Ссылки
orderbuilder-v2-qwen3-v2
Производная модели faisalsardi-dev/orderbuilder-v2-qwen3. Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста в диалогах, обозначенная как orderbuilder.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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
Карточка модели faisalsardi-dev/orderbuilder-v2-qwen3-v2 на Hugging Face совпадает с карточкой faisalsardi-dev/orderbuilder-v2-qwen3, поэтому описание составлено по ней.
faisalsardi-dev/orderbuilder-v2-qwen3 — дообученная языковая модель на архитектуре Qwen3 для генерации текста в диалоговом формате. Она основана на unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Название репозитория указывает на сценарии построения заказов, однако карточка не описывает конкретные функции или качество в этой области.
Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста в диалоговом формате
- создание прототипа чат-ассистента
- проверка интерфейса вызова инструментов
- эксперименты с дообучением Qwen3
- исследование генерации текста для сценариев оформления заказов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, тестов или подробностей о поддерживаемых операциях по оформлению заказов; назначение в этой области следует только из названия репозитория. Указанный базовый чекпойнт квантован в 4 бита, однако формат файлов текущего репозитория обозначен как safetensors.
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.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- 2642350