Uploaded finetuned model
- Developed by: kingofjoy
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-1.7B-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-1.7B-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 дек 2025
Ссылки
qwen3_1.7b_summary_v10_vllm
Дообученная Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 40 960 токенов.
30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 дек 2025
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 kingofjoy/qwen3_1.7b_summary_v10_vllm — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная kingofjoy на базе unsloth/Qwen3-1.7B-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке также указана поддержка интерфейса вызова инструментов.
Модель принимает текст и выдаёт текст; её контекстное окно составляет до 40 960 токенов. В метаданных отмечен английский язык. Вес опубликован в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README сообщает, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание и продолжение текстов
- работа с длинными текстовыми запросами
- подключение модели к сценарию вызова инструментов
Ограничения
README не уточняет, для каких именно задач выполнялось дообучение, поэтому качество модели в этих сценариях не охарактеризовано. У модели 1,7 млрд параметров; пригодность для конкретных нагрузок следует оценивать отдельно.
Для каких профессий подходит9
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- f22849d