/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Размер весов
53,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.6-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

OpenMythos

Генерация текстаТекст → текст

Производная модели build-small-hackathon/OpenMythos. OpenMythos — разговорная текстовая модель на базе Qwen, дообученная для генерации ответов на текстовые запросы.

182скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

Карточка модели himanshu17HF/OpenMythos на Hugging Face совпадает с карточкой build-small-hackathon/OpenMythos, поэтому описание составлено по ней.

OpenMythos — дообученная разговорная модель для генерации текста, созданная участником хакатона build-small-hackathon на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Она предназначена для диалогов и текстовых запросов; среди датасетов для дообучения указаны подробные данные об уязвимостях CVE и отфильтрованный набор ArvixImport-Final. Модель использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, содержит 22,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка модели не описывает результаты оценки качества и конкретные ограничения, поэтому её специализацию на кибербезопасности или научных текстах следует считать предположительной по названиям датасетов.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые вопросы
  • генерация пояснений по уязвимостям CVE
  • составление черновиков описаний уязвимостей
  • подготовка ответов по научным текстам

Ограничения

README не содержит результатов оценки качества или конкретных рекомендаций по применению; назначение по кибербезопасности и научным текстам можно предположить только по названиям датасетов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
361cb62

0 моделей