/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Опубликована
29 сен 2026

qwen3-8b-tool-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-8B для диалогов голосовых агентов и вызова инструментов.

174скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

Qwen3-8B tool-merged — дообученная диалоговая языковая модель на базе Qwen/Qwen3-8B, подготовленная для голосовых агентов и вызова инструментов. По README, модель обучалась с LoRA-адаптером ранга 32 в течение трёх эпох на 1873 диалогах; указаны значения train loss 0,1401 и eval loss 0,1506. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов.

Модель генерирует текст в диалогах и предназначена для сценариев голосовых агентов и работы с инструментами. В метаданных заявлены английский и хинди. Репозиторий содержит веса safetensors; для запуска README перечисляет sglang, vLLM и Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Показатели потерь и небольшой набор из 1873 диалогов сами по себе не подтверждают качество в реальных голосовых сценариях. Метаданные и README не указывают отдельный аудиовход или аудиовыход: модель следует рассматривать как текстовую языковую модель для интеграции в голосового агента, а не как самостоятельную систему распознавания речи или синтеза речи.

Сценарии применения

  • создание текстового диалогового ядра голосового агента
  • генерация ответов в диалогах на английском и хинди
  • подготовка текстовых запросов к инструментам
  • интеграция языковой модели в приложение голосового помощника

Ограничения

README описывает обучение на 1873 диалогах и приводит значения потерь, но не содержит оценок качества в реальных сценариях. Отдельные возможности распознавания или синтеза аудио не заявлены.

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

Qwen3-8B tool-merged (voice agents)

Base: Qwen/Qwen3-8B. Adapter: qwen3-8b-tool-adapter (LoRA r=32, 3 epochs, 1873 dialogues). Train loss 0.1401 / eval 0.1506. Chat template: qwen3_template333.jinja. Serve with sglang / vllm / transformers.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
cfff7df

0 моделей