/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
581 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
1 сен 2026

qwen3-finetuned-diary

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель Qwen для диалоговой генерации текста.

69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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.

  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.

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

lytemp/qwen3-finetuned-diary — дообученная языковая модель на основе Qwen/Qwen3.5-0.8B, опубликованная автором репозитория. Это плотная модель с архитектурой Qwen3_5ForCausalLM и примерно 581,4 млн параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; карточка не уточняет специализацию, данные обучения или целевые сценарии дневника. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Указана лицензия Apache-2.0.

В карточке приведено значение Loss 4,9201 на оценочном наборе, но нет подробностей о методике оценки или сравнительных результатах. Название репозитория указывает на дневниковую тематику, однако README не подтверждает конкретных возможностей для ведения или анализа дневников.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание черновиков записей для дневника
  • продолжение текста

Ограничения

README не описывает целевые сценарии, обучающие данные и ограничения модели; значение Loss приведено без деталей оценки. Поддерживаемые языки в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-finetuned-diary

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3.5-0.8B on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 4.9201

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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.054.4457
4.46742.0104.3243
4.46743.0154.3421
3.41294.0204.4691
3.41295.0254.5758
2.76266.0304.7098
2.76267.0354.8079
2.35548.0404.8748
2.35549.0454.9105
2.217810.0504.9201

Framework versions

  • Transformers 5.16.1
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
6f3b33f

0 моделей