/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
peft
Опубликована
27 янв 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

ThinkSafe-Qwen3-0.6B

icml2026-7516
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

ThinkSafe-Qwen3-0.6B — текстовая генеративная модель, представленная как LoRA-адаптер для Qwen/Qwen3-0.6B.

6 130скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

В карточке не указаны разработчик адаптера, назначение ThinkSafe, языки, данные обучения и результаты оценки, поэтому область применения можно описать только в общих чертах: модель предназначена для генерации текста в сценариях, поддерживаемых базовой моделью Qwen3-0.6B.

Адаптер обучен методом supervised fine-tuning (SFT) с использованием PEFT и TRL и рассчитан на подключение к базовой модели Qwen/Qwen3-0.6B через экосистему Transformers. Указана модальность текста и тег text-generation; размер адаптера или точные характеристики базовой архитектуры, длина контекста и список поддерживаемых языков в README не приведены.

Преимущество такого формата — возможность дообучить поведение небольшой базовой модели, распространяя отдельно только параметры LoRA. При этом отсутствуют сведения о сильных сторонах, ограничениях, безопасности, качестве, тестах и рекомендуемых сценариях использования, поэтому модель не следует применять в критически важных задачах без самостоятельной проверки. Лицензия в карточке не указана.

Для каких профессий подходит3

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Framework versions

  • PEFT 0.18.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · peft

Нельзя запустить

Репозиторий содержит только адаптер (LoRA/PEFT) без базовой модели.

Ревизия весов
438f373

0 моделей

    Создать бенчмарк