/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
69,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_moe · dense
Базовая модель
Qwen3.6-35B-A3B
Библиотека
transformers
Опубликована
21 июн 2026

automotive

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Flywheel — automotive (35b-v1) — специализированная языковая модель для автомобильной отрасли, разработанная Flywheel by OpSpot.

236скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 июл 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.

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 дообучена методом LoRA на базе Qwen/Qwen3.6-35B-A3B и предназначена для использования в качестве виртуального сервис-консультанта в автомастерских и сервисных подразделениях дилерских центров.

Модель ориентирована на первичный сбор диагностической информации, планирование обслуживания, подготовку оценок и расчёта стоимости, поиск запчастей, работу с регламентами технического обслуживания, информирование об отзывах и обновление статуса клиента. Доступны форматы safetensors для Transformers и vLLM объёмом около 65 ГБ, а также квантизированный GGUF-файл model-q4_k_m.gguf объёмом около 20 ГБ для llama.cpp и Ollama. Архитектура, поддерживаемые языки, модальности и размер контекста в README не указаны.

Сильная сторона модели — специализация на сценариях автомобильного сервиса и наличие защитного поведения: при вопросах о тормозах, рулевом управлении, подвеске, шинах, подушках безопасности и топливной системе она должна направлять пользователя к сертифицированному механику и предупреждать о недопустимости эксплуатации потенциально небезопасного автомобиля. Модель не является сертифицированным техником; для общих запросов её возможности примерно сопоставимы с базовой моделью, а специализированное преимущество должно усиливаться по мере поступления согласованных реальных данных.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Версия 35b-v1 обучена на синтетических данных, созданных локальными моделями с разрешительными лицензиями Apache и MIT.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Flywheel — automotive (35b-v1)

An open-source vertical AI-employee model from Flywheel by OpSpot, fine-tuned (LoRA) from Qwen/Qwen3.6-35B-A3B (Apache-2.0) for the automotive domain.

Practical service-advisor assistant for auto repair shops and dealership service departments: diagnostic intake, service scheduling, estimates and pricing, parts lookup, maintenance schedules, recall awareness, and customer status updates.

  • Base: Qwen/Qwen3.6-35B-A3B · License: Apache-2.0 · Version: 35b-v1
  • Formats: safetensors (transformers / vLLM, ~65G) + model-q4_k_m.gguf (llama.cpp / Ollama, ~20G)

Download (one command)

pip install -U huggingface_hub
hf download flywheel-ai/automotive                      # full repo (safetensors + GGUF)
hf download flywheel-ai/automotive model-q4_k_m.gguf    # just the GGUF

Run

# llama.cpp
llama-server -m model-q4_k_m.gguf -ngl 999
# Ollama (pulls the GGUF straight from HF)
ollama run hf.co/flywheel-ai/automotive
# vLLM (serves the safetensors)
vllm serve flywheel-ai/automotive

Guardrail

Not a certified technician; safety-critical systems (brakes, steering, suspension, tires, airbags, fuel) get deferred to a hands-on certified mechanic, with a do-not-drive warning when the vehicle may be unsafe.

Provenance & honesty

v1.0 is trained on synthetic seed data authored by permissively-licensed local models (Apache/MIT teachers only — never distilled from closed models). On general prompts it is roughly on par with the base; the niche edge sharpens as consented real usage flows through the OpSpot flywheel. Built on Qwen3.6 (Apache-2.0).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов
f75f112

0 моделей