Uploaded finetuned model
- Developed by: leobobo
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
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-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 июн 2026
Ссылки
qwen_finetune_16bit_pipeline
Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации английского текста, диалогов и взаимодействия с инструментами.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.
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 leobobo/qwen_finetune_16bit_pipeline — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная leobobo на базе unsloth/qwen3-8b-unsloth-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Нативная длина контекста — 40 960 токенов. При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель подходит для генерации ответов и ведения диалогов на английском языке, а также для сценариев, где приложению нужно передавать запросы инструментам через соответствующий интерфейс. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данных о специализированных областях применения и результатах оценки качества нет.
Сценарии применения
- генерация ответов на запросы на английском языке
- создание диалогового помощника
- поддержка многошагового диалога
- подключение языковой модели к инструментам через интерфейс вызова функций
Ограничения
В карточке нет сведений о специализированных областях применения или оценках качества. Английский указан среди поддерживаемых языков; другие языки не подтверждены.
Для каких профессий подходит8
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.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 341модель
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
- e25b485