/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2025

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

Qwen2.5-0.5B-Gensyn-Swarm-dappled_yapping_clam

p2g6gensyn
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель семейства Qwen2 для генерации текста и экспериментов с RL Swarm и GRPO.

271скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 июл 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Qwen2.5-0.5B-Gensyn-Swarm-dappled_yapping_clam — компактная языковая модель для генерации текста, размещённая пользователем p2g6gensyn на Hugging Face. Модель относится к семейству Qwen2 и связана с проектами Gensyn, RL Swarm, GenRL Swarm и обучением с использованием GRPO. Библиотека для работы — Transformers.

Модель содержит около 494 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста: продолжения и преобразования запросов, создания черновиков, простых диалоговых сценариев и экспериментов с небольшими LLM. Благодаря небольшому размеру может использоваться в исследовательских и прототипных проектах с ограниченными вычислительными ресурсами.

README не содержит подтверждённых сведений о разработчиках, языках, лицензии, исходной модели, обучающих данных, результатах оценки и конкретных ограничениях. Поэтому модель следует проверять на фактические ошибки, нестабильные ответы, смещения и качество рассуждений перед использованием в продуктивных или критически важных системах. Условия лицензирования в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков и шаблонов
  • простые диалоговые прототипы
  • эксперименты с обучением LLM через GRPO
  • локальный запуск небольшой языковой модели

Ограничения

README не содержит результатов оценки, данных о языках, обучающих данных и лицензии. Ответы модели могут содержать ошибки, смещения и непредсказуемые продолжения, поэтому их нужно проверять.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 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

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
a7c646a

0 моделей

    Создать бенчмарк