Uploaded finetuned model
- Developed by: joomhadi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,1 млрд
- Размер весов
- 6,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 авг 2026
Ссылки
ft-model-joomha-base-qwen2.5-coder-3b
Дообученная англоязычная модель Qwen2.5-Coder на 3,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.
30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 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 joomhadi/ft-model-joomha-base-qwen2.5-coder-3b — дообученная joomhadi версия Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 3,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, имеет контекст длиной до 32 768 токенов и ориентирована на английский язык.
В README указано, что при дообучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает конкретный набор навыков или результаты оценки качества, поэтому специализацию базовой модели на программировании нельзя считать подтверждением качества этой версии для конкретных языков программирования.
Сценарии применения
- генерация англоязычного текста в диалоге
- создание и продолжение ответов чат-бота
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
README не приводит результаты оценки или конкретные подтверждённые сценарии дообучения, поэтому качество модели для отдельных задач не установлено.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- e094726