/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
403 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

delphi-9e18-p50m50-k0p20-lr83-a002-wc386k_lr1e5-sft

laion
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная разговорная модель Qwen3 для генерации текста, обученная с нуля на наборах WildChat и Delphi Warmup.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 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

sftwildchat386k-delphiwarmupdelphi-9e18-p50m50-kdelphi-1e-05delphi-3e18-p33m67-k — разговорная языковая модель на архитектуре Qwen3, обученная с нуля на наборах wildchat_386k и delphi_warmup. Репозиторий содержит 402,6 млн параметров в формате Safetensors; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и поддерживает контекст до 4096 токенов. Модель опубликована на Hugging Face 12 июня 2026 года.

В метаданных указана лицензия other, поэтому условия использования зависят от уточнений в репозитории или у автора. README не описывает оценку качества и ограничения; обучающие данные указаны, но поддерживаемые языки не перечислены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чате
  • ведение текстового диалога
  • создание черновиков текста

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества или конкретных ограничений. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует уточнить её условия.

Для каких профессий подходит6

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 385моделейIII.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 923моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft__wildchat_386k-delphi_warmup__delphi-9e18-p50m50-k__delphi-1e-05__delphi-3e18-p33m67-k

This model was trained from scratch on the wildchat_386k and the delphi_warmup datasets.

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: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 128
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.98) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.9.1+cu128
  • Datasets 4.4.1
  • Tokenizers 0.22.2

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
12526aa

0 моделей

    Создать бенчмарк