Uploaded finetuned model
- Developed by: ganesh714
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/deepseek-r1-distill-qwen-7b-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- deepseek-r1-distill-qwen-7b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 23 авг 2026
Ссылки
arq_m1_chairs_DS_r1_Q7
Дообученная на базе DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B модель Qwen2 для генерации текста и диалогов на английском языке.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 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
ganesh714/arq_m1_chairs_DS_r1_Q7 — дообученная языковая модель, разработанная ganesh714 на базе unsloth/deepseek-r1-distill-qwen-7b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная модель семейства Qwen2 с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. Указанный размер контекста — до 131 072 токенов.
Модель принимает текст и выдаёт текст. В карточке заявлена поддержка английского языка; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о специализированных сценариях дообучения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация текстовых ответов на английском языке
- диалоговый помощник
- создание и продолжение текстов
- подключение текстового помощника к инструментам через поддерживаемый интерфейс вызова
Ограничения
Карточка не содержит бенчмарков или подробностей о качестве и специализации дообучения; результаты для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит8
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.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- ccb22c9