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
Это чекпойнт черновой модели EAGLE3, разработанный с помощью SpecForge и обученный для Qwen/Qwen3-1.7B. Он предназначен для ускорения генерации текста методом speculative decoding: черновая модель предлагает продолжения, которые проверяет целевая модель Qwen3-1.7B. Чекпойнт не является самостоятельной языковой моделью.
Модель использует архитектуру LlamaForCausalLMEagle3, имеет 361,5 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Она принимает текст и предлагает текстовые продолжения для целевой модели. Для работы нужны SpecForge или совместимый с EAGLE3 код и веса целевой Qwen/Qwen3-1.7B; веса целевых эмбеддингов в чекпойнт не включены. Карточка не приводит результатов бенчмарков. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверять с файлами репозитория.
Сценарии применения
ускорение генерации текста с Qwen3-1.7B
ускорение диалоговых ответов целевой модели Qwen3
интеграция speculative decoding в совместимый с EAGLE3 стек
Ограничения
Чекпойнт не работает как самостоятельная целевая языковая модель: ему нужны Qwen/Qwen3-1.7B и совместимый код SpecForge/EAGLE3, а веса целевых эмбеддингов загружаются из базовой модели. Бенчмарки в карточке не приведены; лицензия обозначена как other.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
This repository contains a SpecForge EAGLE3 draft-model checkpoint for use with Qwen/Qwen3-1.7B.
It is a draft model for speculative decoding, not a standalone target language model.
Checkpoint
Field
Value
Source run
qwen3-1.7b-eagle3-sharegpt-sw512
Checkpoint
epoch_9_step_425000
Epoch
9
Global step
425000
Files
config.json, model.safetensors, training_state.pt
Training Parameters
Parameter
Value
Base model
Qwen/Qwen3-1.7B
Method
SpecForge EAGLE3 online training
Framework revision
9fbbde8ab5d6ee69fb0af3701330027b8beca37a
Training data
sharegpt_train_clean.jsonl
Learning rate
0.0001
Batch size
1
Epochs configured
10
Total scheduled steps
463620
Max length
2048
Warmup ratio
0.015
Max grad norm
0.5
TTT length
7
Draft accumulation steps
1
Draft sliding window
512
Save / eval interval
5000 / 5000
Seed
0
TP / DP size
1 / 2
Attention backend
sdpa
Target model backend
sglang
SGLang attention backend
flashinfer
Dataset build workers
16
Draft Model Configuration
Field
Value
Architecture
LlamaForCausalLMEagle3
dtype
bfloat16
Hidden size
2048
Intermediate size
6144
Draft layers
1
Attention heads
16
KV heads
8
Draft vocab size
32000
Vocab size
151936
Max position embeddings
40960
Sliding window
512
Max window layers
28
Notes
The checkpoint weights exclude the frozen target embedding weights; SpecForge loads them from the target model.
The checkpoint is intended to be loaded by SpecForge/EAGLE3-compatible code.
training_state.pt is included for provenance and training-state inspection.
No benchmark claim is made in this card.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров