Uploaded finetuned model
- Developed by: mahiatlinux
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-4B-Base
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B-Base
- Опубликована
- 20 июн 2026
Ссылки
qwen_finetune_16bit
Дообученная на базе Qwen3-4B-Base языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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
Модель mahiatlinux/qwen_finetune_16bit — дообученная плотная языковая модель семейства Qwen3, опубликованная mahiatlinux. Она создана на базе unsloth/Qwen3-4B-Base с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в репозитории указано около 3,7 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.
Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не описывает специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому назначение модели следует считать общим.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- создание черновиков и продолжение текста
Ограничения
README не уточняет данные и цель дообучения или результаты оценки качества; пригодность для специализированных задач по карточке определить нельзя.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- d815590