Uploaded finetuned model
- Developed by: haron1100
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
This qwen3_next model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 2,3 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_next · MoE
- Базовая модель
- Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
- Опубликована
- 29 ноя 2025
Ссылки
qwen3-next-80b-a3b-instruct-amy-lora-merged
Дообученная на базе Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct модель для англоязычных диалогов, генерации текста и вызова инструментов.
155скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 дек 2025
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
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct-Amy — дообученная автором haron1100 модель для генерации текста и диалогов. Она основана на разреженной архитектуре Qwen3-Next MoE и поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой Hugging Face TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст, в том числе ответы в диалоге. Унаследованная длина контекста составляет 262 144 токена; метаданные указывают английский язык. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация текстовых ответов
- создание продолжений текста
- подключение языковой модели к инструментам через интерфейс вызова инструментов
Ограничения
README не описывает специальные улучшения, целевую область или оценку качества дообучения. Поддержка языков в метаданных указана для английского; сведений о других языках нет.
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 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3NextForCausalLM
- Ревизия весов
- 88d2ffb