Uploaded finetuned model
- Developed by: jikatakiri45
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 сен 2026
Ссылки
qwen2.5-7b-indonesian-alpaca-sft
Дообученная Qwen2.5-7B-Instruct для генерации текста и диалогового взаимодействия с контекстом до 32 768 токенов.
120скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель jikatakiri45 — дообученная версия Qwen2.5-7B-Instruct, созданная на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Это плотная языковая модель с архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL; контекст модели составляет до 32 768 токенов.
Модель можно применять для диалоговых ответов, генерации и продолжения текста. В метаданных указан английский язык, однако README не описывает обучающие данные, качество на конкретных задачах или специализацию на индонезийском языке. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание черновиков и продолжение текста
- ответы на текстовые запросы
- суммаризация длинного текстового контекста
Ограничения
README не приводит результаты оценки качества или подробности обучающих данных, поэтому пригодность модели для конкретных задач и индонезийского языка не подтверждена.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 02467b7