/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 окт 2026

tournament-tourn_c48cf98105f5b0ae_20261005-c54554f9-4539-417d-8844-a917b1321af6-5GU4Xkd3

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации ответов и другого текста.

403скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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 c54554f9-4539-417d-8844-a917b1321af60 — диалоговая языковая модель для генерации текста, созданная дообучением с использованием TRL. По метаданным, это плотная модель архитектуры Qwen2 с 1,5 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Пример в карточке показывает генерацию ответа на вопрос пользователя.

Модель подходит для диалоговых ответов и других задач генерации текста. В карточке не описаны специальные предметные области или поддерживаемые языки, поэтому область применения следует считать общей. Базовая модель не определена: README указывает «None». Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • ответы на вопросы пользователя
  • создание коротких текстов по запросу

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки и лицензия. Базовая модель обозначена как «None», поэтому её идентификатор установить нельзя.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for c54554f9-4539-417d-8844-a917b1321af6_0

This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.27.0
  • Transformers: 4.57.5
  • Pytorch: 2.8.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
cdb29b1

0 моделей