Uploaded finetuned model
- Developed by: flying-dotori
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 21 июн 2026
Ссылки
qwen25_1_5b_gson_unsloth
Дообученная на базе Qwen2.5-1.5B-Instruct модель для генерации текста и ведения диалога на английском языке.
23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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
Модель flying-dotori/qwen25_1_5b_gson_unsloth — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen2.5, разработанная flying-dotori на базе unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоге и использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель обучали с помощью Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке указан английский язык; модель подходит для англоязычной генерации и чат-сценариев. Специализация дообучения и результаты оценки качества в карточке не раскрыты, поэтому пригодность для конкретной предметной области следует проверять на собственных данных.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чат-боте
- ведение диалога на английском языке
- создание черновиков и коротких текстов
- продолжение текста по запросу
- эксперименты с компактными разговорными LLM
Ограничения
В карточке не описаны специализация дообучения и результаты оценки качества. У модели 1,5 млрд параметров, поэтому её ответы и точность следует проверять для конкретных сценариев.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
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
- ec3696a