/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Опубликована
8 окт 2025

Ссылки

Hugging Face

Playable1

playable
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на базе Qwen2.5-Coder-7B-Instruct модель для генерации текста и диалоговых задач, прежде всего связанных с кодом.

31скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены15 окт 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

Playable1 — дообученная модель на архитектуре Qwen2, созданная на базе Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct с адаптером iat-05-1. Это плотная причинная языковая модель с 7,1 млрд параметров, представленная в формате SafeTensors и рассчитанная на генерацию текста; базовая модель предназначена для работы с программным кодом. Модель поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов, а её контекст составляет 32 768 токенов.

Модель можно применять для генерации и анализа кода, а также для диалоговых задач, связанных с программированием. Карточка не описывает отдельные возможности или качество, полученные благодаря адаптеру iat-05-1, поэтому нельзя точнее определить специализацию дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация программного кода по запросу
  • анализ и объяснение кода
  • диалоговая помощь при программировании
  • вызов инструментов в ходе диалога

Ограничения

Карточка не уточняет, какие задачи адаптер iat-05-1 улучшает и каково качество модели. Языки обучения и поддержки не указаны.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Playable1

This is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct using the 'iat-05-1' adapter.

Model Details

  • Base Model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
  • Adapter: iat-05-1
  • Format: SafeTensors

Usage

This model can be used with transformers library:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("playable/Playable1")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("playable/Playable1")

inputs = tokenizer("Your prompt here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
c57f241

0 моделей

    Создать бенчмарк