/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
533 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

v28_v26_no_template_product_world_lr12e6_ep022

lldois
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель Qwen3 для генерации текста, дообученная на данных exp_v26_no_template_product_world.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июл 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

Это разговорная текстовая модель семейства Qwen3, разработанная автором репозитория lldois. Модель содержит 532,8 млн параметров, построена на архитектуре Qwen3ForCausalLM и принимает текст, генерируя текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов.

Модель дообучена на наборе данных exp_v26_no_template_product_world поверх lldois/v26_v21_product_rec_rebalance_lr22e6_ep032. Метаданные указывают на поддержку чата и задачу text-generation. Карточка не описывает конкретные сценарии применения, результаты оценки или поддерживаемые естественные языки, поэтому назначение за пределами генерации текста уточнить нельзя. Лицензия обозначена как other, без дополнительных условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • продолжение текстового запроса
  • создание текстовых ответов в чат-приложении

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, подробностей обучающих данных или перечня поддерживаемых языков. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить у автора репозитория.

Для каких профессий подходит3

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 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 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

v28_v26_no_template_product_world_lr12e6_ep022

This model is a fine-tuned version of lldois/v26_v21_product_rec_rebalance_lr22e6_ep032 on the exp_v26_no_template_product_world dataset.

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: 1.2e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 202607281
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.02
  • num_epochs: 0.22

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.6.0
  • Pytorch 2.7.1+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • 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
7d9f116

0 моделей

    Создать бенчмарк