Uploaded finetuned model
- Developed by: ganesh714
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 24 авг 2026
Ссылки
arq_m1_chairs_think_Q7b_C
Дообученная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с поддержкой вызова инструментов.
82скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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
Модель ganesh714/arq_m1_chairs_think_Q7b_C — дообученная языковая модель семейства Qwen2 на базе unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit. Она построена на архитектуре Qwen2ForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает интерфейс вызова инструментов. В README указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. В карточке нет подробностей о специализации дообучения или оценках качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение текстов
- интеграция языковой модели с инструментами через интерфейс вызова функций
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества. Поддержка языков, кроме английского, в предоставленных данных не подтверждена.
Для каких профессий подходит11
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 184cb7a