Uploaded finetuned model
- Developed by: manojpaul9986
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 сен 2026
Ссылки
qwen-1.5b-sft
Дообученная модель Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
156скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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
Модель manojpaul9986/qwen-1.5b-sft — дообученная разработчиком manojpaul9986 языковая модель семейства Qwen2.5 для генерации текста. Она основана на unsloth/qwen2.5-1.5b-unsloth-bnb-4bit и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель содержит 1,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Модель предназначена для генерации текста; конкретные специализированные сценарии дообучения не описаны.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку сведения о данных и целях дообучения не приведены, её качество и пригодность для конкретных задач следует оценивать отдельно.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- продолжение текстового фрагмента
- создание прототипа текстового помощника
Ограничения
Карточка не сообщает, на каких данных и для каких конкретных навыков проводилось дообучение, поэтому качество в специализированных задачах не установлено.
Для каких профессий подходит3
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 341модель
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7c71df2