Uploaded finetuned model
- Developed by: nuhmanpk
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-1.7B
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
- Опубликована
- 19 сен 2026
Ссылки
preparebot-v2
Дообученная на базе Qwen3-1.7B разговорная модель для генерации английского текста и ответов в чат-ботах.
778скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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 nuhmanpk/preparebot-v2 — дообученная разговорная языковая модель семейства Qwen3, разработанная nuhmanpk на базе unsloth/Qwen3-1.7B. Она предназначена для генерации текста в диалоге; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 1,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов.
Модель подходит для создания чат-ботов и генерации ответов на английском языке. В README указано, что при дообучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Распространяется по лицензии Apache 2.0.
Карточка не описывает специализированную предметную область, состав обучающих данных или результаты оценки качества. Возможности вызова инструментов обозначены в метаданных как интерфейс, но подробности его применения не приведены.
Сценарии применения
- создание англоязычного чат-бота
- генерация ответов в диалоге
- подготовка текстовых ответов на запросы пользователя
- интеграция языковой модели с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества, обучающих данных или специализированных возможностей; интерфейс вызова инструментов указан без подробностей. Подтверждена поддержка английского языка.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- a7adf1f