/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-1.7B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-1.7b-deita-sft-student

hoangducanh1865
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Производная модели pvdhihihi/qwen-1.7b-sft. Дообученная на инструкционном датасете модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

241скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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 hoangducanh1865/qwen3-1.7b-deita-sft-student на Hugging Face совпадает с карточкой pvdhihihi/qwen-1.7b-sft, поэтому описание составлено по ней.

Qwen3-1.7B-SFT — дообученная на датасете HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft языковая модель на архитектуре Qwen3. Её разработчик — владелец репозитория pvdhihihi/qwen-1.7b-sft; в основе лежит Qwen/Qwen3-1.7B-Base с 1,7 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и доступна в формате safetensors для библиотеки Transformers.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Репозиторий не уточняет целевые языки, качество на конкретных задачах или ограничения применения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков текста по запросу
  • ответы на инструкции на естественном языке

Ограничения

В карточке нет результатов оценки качества и подробного описания ограничений; пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-1.7b-deita-sft-student

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-1.7B-Base on the HuggingFaceH4/deita-10k-v0-sft dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.51.3
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
52f7c14

0 моделей

    Создать бенчмарк