/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-finetuned

imessam
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на неизвестном наборе данных компактная модель Qwen3 для генерации текста и диалогов.

187скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

imessam/qwen3-finetuned — дообученная модель генерации текста на базе Qwen/Qwen3-0.6B, опубликованная пользователем imessam. Модель содержит около 507,9 млн параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и доступна в формате Safetensors; для работы указан Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке приведён результат оценки: loss 2,0762; набор данных и подробные целевые сценарии дообучения не описаны, поэтому это значение не позволяет судить о качестве для конкретных задач.

Заявлена длина контекста 40 960 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Языки и специализированные области применения в карточке не обозначены.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы в текстовом диалоге
  • создание черновиков и формулировок
  • эксперименты с дообучением Qwen3

Ограничения

Набор данных для дообучения и целевые сценарии не раскрыты, поэтому пригодность модели для конкретных задач не подтверждена. В карточке приведён только loss 2.0762 без описания набора оценки и сопоставимых базовых результатов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-finetuned

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.0762

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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.37811.012362.3713
2.08702.024722.0997
1.94953.037082.0762

Framework versions

  • Transformers 5.18.0
  • Pytorch 2.14.1+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

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
018607f

0 моделей

    Создать бенчмарк