/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3-8B-cpt-tesi_it

ferrazzipietro
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

368скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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.

  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.

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

ferrazzipietro/Qwen3-8B-cpt-tesi_it — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Она создана на основе Qwen/Qwen3-8B-Base и предназначена для генерации текста; в метаданных также отмечен разговорный режим.

Модель принимает текст и генерирует текст, с контекстом до 32 768 токенов. README не раскрывает датасет, целевую специализацию или результаты оценки, поэтому нельзя подтвердить конкретные преимущества и сценарии, связанные с суффиксом «it». Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • подготовка черновиков и ответов на текстовые запросы
  • ведение текстового диалога

Ограничения

Датасет, специализация и результаты оценки не описаны, поэтому качество для конкретных задач не подтверждено.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-8B-cpt-tesi_it

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B-Base on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0002
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAFACTOR and the args are: No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.3
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.4.0+cu118
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
9a5d2ba

0 моделей

    Создать бенчмарк