/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
17 дек 2025

swesmith-nl2bash-stack-bugsseq

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на базе Qwen3-8B языковая модель для генерации текста в задачах работы с Bash, кодом и техническими вопросами.

34скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.

  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.

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

laion/swesmith-nl2bash-stack-bugsseq — дообученная модель на базе Qwen/Qwen3-8B, разработанная для генерации текста. По названию и указанным обучающим наборам она ориентирована на задачи SWE-Smith, преобразование инструкций на естественном языке в Bash-команды, вопросы по Stack Exchange и выявление ошибок в коде. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных также указана возможность диалогового взаимодействия.

Для дообучения использованы наборы open-athena и penfever с данными для рассуждений; конкретные результаты оценки и более подробное описание поведения не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Практическое качество для отдельных сценариев и ограничения применения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • преобразование текстовых инструкций в Bash-команды
  • анализ ошибок в коде
  • ответы на технические вопросы Stack Exchange
  • помощь в задачах разработки ПО
  • диалоговое решение технических задач

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки и конкретные ограничения; поэтому качество модели для отдельных сценариев по имеющимся данным определить нельзя.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

swesmith-nl2bash-stack-bugsseq

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the open-athena/GLM-4.6-swesmith-32ep-131k-nosumm-reasoning, the penfever/GLM-4.6-nl2bash-verified-32ep-32k-reasoning, the open-athena/GLM-4.6-stackexchange-overflow-sandboxes-32eps-65k-reasoning and the open-athena/GLM-4.6-inferredbugs-32ep-65k-reasoning 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: 4e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 64
  • 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: 7.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.3
  • Pytorch 2.9.0+cu128
  • Datasets 4.4.1
  • Tokenizers 0.22.1

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
eb9b571

0 моделей