/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-0.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen-0.5-mi-bot

fiel1986
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель Qwen2 для диалога и генерации текста по запросам.

257скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

qwen-0.5-mi-bot — дообученная модель fiel1986 на базе Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct. Это компактная плотная языковая модель семейства Qwen2 с 494 млн параметров, предназначенная для диалога и генерации текста по запросам. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подойдёт для простых диалоговых сценариев и генерации текста. README не раскрывает тематику обучающих данных и результаты оценки качества, поэтому специализацию и надёжность ответов определить нельзя. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на простые вопросы в чате
  • генерация коротких текстов по запросу
  • создание диалогового прототипа
  • локальные эксперименты с компактной языковой моделью

Ограничения

README не описывает обучающие данные, специализированные навыки или результаты оценки качества; надёжность и область применимости модели по карточке не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen-0.5-mi-bot

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 5.0.0
  • 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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
e0312ba

0 моделей

    Создать бенчмарк