Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 1,5 млрд
Размер весов: 3,1 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 фев 2025

Ссылки

Qwen3-1.5B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Компактная модель Qwen2, объединяющая диалоговые, кодовые и математические возможности для генерации текста и ответов на инструкции.

335скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены24 фев 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Qwen3-1.5B-Instruct — компактная языковая модель на 1,5 млрд параметров, созданная сообществом с помощью mergekit. Это слияние методом TIES инструктивной модели Qwen2.5-1.5B-Instruct с Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct и Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct. Модель использует архитектуру Qwen2 для генерации текста и диалогов; заявленный контекст — до 32 768 токенов.

Модель подходит для ответов на вопросы, инструктивных диалогов, генерации кода и решения математических задач. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате Safetensors; README указывает, что при слиянии использовалась точность float16. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
генерация и объяснение кода
решение математических задач
выполнение текстовых инструкций
подготовка структурированных ответов

Ограничения

Языковая поддержка не перечислена в предоставленных данных. Сведения о лицензии также отсутствуют.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 675e6f4