onnx-community/Qwen2.5-1.5B-Instruct — это веб-совместимая версия модели Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct с весами в формате ONNX.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
В README указано, что репозиторий подготовлен для использования через библиотеку Transformers.js; разработчик исходной модели и подробности её архитектуры в предоставленных данных явно не описаны.
Модель предназначена для сценариев, где требуется запуск языковой модели в окружениях, совместимых с Transformers.js, включая веб-приложения и другие платформы с поддержкой ONNX. Суффикс Instruct указывает на ориентацию исходной модели на выполнение инструкций, однако сведения о поддерживаемых языках, модальностях, размере контекста, точном числе параметров и производительности в README не приведены.
Ключевая особенность этой версии — наличие ONNX-весов и совместимость с Transformers.js. README не содержит информации о лицензии, ограничениях использования или дополнительных преимуществах и недостатках модели. Отдельный репозиторий для ONNX-весов обозначен как временное решение до более широкого распространения WebML.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.
Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers.js
Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.