Uploaded finetuned model
- Developed by: goofyk
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-7B-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-bnb-4bit
- Опубликована
- 12 июн 2026
Ссылки
qwen2.5-coder-1c-7b
Дообученная 7,1-миллиардная модель Qwen2.5-Coder для генерации кода и текста с контекстом до 32 768 токенов.
28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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 goofyk/qwen2.5-coder-1c-7b — дообученная разработчиком goofyk версия Qwen2.5-Coder-7B. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры Qwen2, предназначенная для генерации текста; базовая модель ориентирована на задачи программирования. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
Дообучение выполнено с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель можно применять для генерации кода и текстовых ответов в сценариях программирования. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация фрагментов кода по текстовому запросу
- дополнение кода
- подготовка текстовых ответов на вопросы о программировании
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценки качества или подробностей о данных дообучения; пригодность для конкретных языков программирования и задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели
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
- 9a115c9