Model Description
The model is for debugging, which is a tiny but complete version of Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 2,4 млн
- Размер весов
- 9,8 МБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-7B-Instruct
- Опубликована
- 14 окт 2025
Ссылки
tiny-random-qwen2.5
llamafactory/tiny-random-qwen2.5 — небольшая отладочная модель, разработанная в экосистеме LLaMA Factory.
1 049скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 окт 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
Она представляет собой миниатюрную, но полностью сформированную версию Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и предназначена прежде всего для тестирования и отладки компонентов, связанных с этой моделью, а не для полноценного прикладного использования.
Модель относится к задачам генерации текста и заявлена для работы с китайским и английским языками. Точные архитектурные параметры, число параметров и размер контекста в предоставленных данных не указаны. Лицензия — Apache-2.0. Из-за отладочного назначения и крайне малого размера её возможности и качество генерации могут существенно уступать исходной Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct; README не содержит подробных сведений о результатах тестирования и ограничениях.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- af5f49d