/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
533 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
v19_v15_dualmode_fast_lr5e6_ep055
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018

lldois
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная диалоговая модель Qwen3 для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.

24скачиваний 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

v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018 — разговорная модель генерации текста, дообученная разработчиком lldois на базе lldois/v19_v15_dualmode_fast_lr5e6_ep055. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 532,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста. README указывает, что при дообучении использовался набор exp_v19_user_world_guard_no_template, однако подробности о назначении набора, поведении модели и оценке качества не приведены. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors; лицензия указана как other.

Сценарии применения

  • диалоговое общение с языковой моделью
  • генерация ответов в чате
  • продолжение текста по запросу

Ограничения

README не содержит описания целевого поведения, оценки качества или подробных ограничений модели. Лицензия обозначена как other; условия использования следует проверять в репозитории модели.

Для каких профессий подходит4

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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

v29_v19_user_world_guard_lr8e7_ep018

This model is a fine-tuned version of lldois/v19_v15_dualmode_fast_lr5e6_ep055 on the exp_v19_user_world_guard_no_template 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: 8e-07
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 202607291
  • 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: 0.18

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
af2709a

0 моделей

    Создать бенчмарк