/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

Qwen3-0.6B-JSON-SFT

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Компактная текстовая модель семейства Qwen3 для генерации текста, диалогов и экспериментов со структурированным выводом.

41скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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.

  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.

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

pioneeeeeeer/Qwen3-0.6B-JSON-SFT — компактная модель генерации текста из семейства Qwen3, опубликованная пользователем pioneeeeeeer на Hugging Face. Модель содержит около 507,9 млн параметров, работает через библиотеку Transformers и имеет нативное контекстное окно до 40 960 токенов. В метаданных также указаны supervised fine-tuning и conversational-сценарии.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в диалоговых приложениях, прототипах ассистентов, структурированном выводе и задачах, где важны небольшой размер и поддержка длинного контекста. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, составе обучающих данных, результатах оценки или специальных ограничениях, поэтому качество на конкретных языках и надёжность JSON-вывода требуют самостоятельной проверки.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • создание структурированных JSON-ответов
  • прототипирование текстовых приложений
  • обработка длинных текстовых контекстов
  • локальный запуск небольшой языковой модели

Ограничения

README не содержит результатов оценки, сведений о языках, данных обучения и подтверждённых характеристик JSON-вывода. Надёжность ответов, фактическая точность и соответствие формату требуют проверки на целевых сценариях.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
23eec2c

0 моделей