Uploaded finetuned model
- Developed by: mhdiirsyad
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 5 авг 2026
Ссылки
unsloth-qwen3-1.7B-finetune-v1
Дообученная компактная модель Qwen3 для генерации диалогового текста и взаимодействия с инструментами.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 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
mhdiirsyad/unsloth-qwen3-1.7B-finetune-v1 — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen3 с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 1,7 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных также заявлен интерфейс для вызова инструментов.
Модель дообучена на базе unsloth/qwen3-1.7b-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Репозиторий содержит веса Safetensors. Указанный родной контекст составляет 40 960 токенов; карточка модели отмечает английский язык. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не описывает состав обучающих данных, конкретную специализацию дообучения или результаты оценивания, поэтому качество ответов и надёжность вызова инструментов по ней определить нельзя. Модель следует рассматривать как универсальную разговорную модель без подтверждённых узких прикладных областей.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание черновиков и продолжение текста
- построение англоязычного чат-бота
- подключение вызова инструментов в диалоговом приложении
Ограничения
Карточка не раскрывает данные и методику дообучения, целевую специализацию или результаты тестирования; качество ответов и вызова инструментов не подтверждено. Поддержка английского указана в метаданных, сведений о других языках нет.
Для каких профессий подходит4
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 1076798