Uploaded finetuned model
- Developed by: localized-ft
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Qwen/Qwen3-32B
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 29,7 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-32B
- Опубликована
- 20 сен 2026
Ссылки
Qwen3-32B-bad-medical-advice-kld-pilot-20260920-seed1
Производная модели localized-ft/Qwen3-32B-good-vs-bad-mixed-multifact-ip-20260920-seed1. Дообученная Qwen3-32B для диалоговой генерации текста с поддержкой интерфейса вызова инструментов.
702скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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.
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
Карточка модели localized-ft/Qwen3-32B-bad-medical-advice-kld-pilot-20260920-seed1 на Hugging Face совпадает с карточкой localized-ft/Qwen3-32B-good-vs-bad-mixed-multifact-ip-20260920-seed1, поэтому описание составлено по ней.
Модель localized-ft/Qwen3-32B-good-vs-bad-mixed-multifact-ip-20260920-seed1 разработана localized-ft как дообученная версия Qwen/Qwen3-32B. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 29,7 млрд параметров, предназначенная для диалога и генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. Модель обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 40 960 токенов; в метаданных указан английский язык. Карточка не раскрывает состав обучающих данных и конкретную специализацию, поэтому название репозитория само по себе не позволяет надёжно установить назначение оценки «хорошего» и «плохого» или многозадачного обучения. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- генерация текста на английском языке
- использование языковой модели в сценариях с вызовом инструментов
Ограничения
README не описывает обучающие данные, метод оценки или подтверждённую специализацию модели. Фактическое качество и надёжность вызова инструментов по карточке оценить нельзя.
Для каких профессий подходит5
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 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 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 9b3dbb0