Uploaded finetuned model
- Developed by: pramattale
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen3-1.7B-bnb-4bit
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-bnb-4bit
- Опубликована
- 20 сен 2026
Ссылки
qwen3-financial-merged
Дообученная модель Qwen3 на 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста с заявленной финансовой направленностью.
322скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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
pramattale/qwen3-financial-merged — дообученная автором pramattale языковая модель семейства Qwen3 для генерации текста в диалоговом формате. В основе лежит unsloth/Qwen3-1.7B-bnb-4bit; модель имеет 1,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов.
Модель предназначена для текстовых диалогов и генерации ответов; название репозитория указывает на финансовую тематику, однако README не описывает специализированные финансовые задачи или результаты обучения. В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- составление черновиков текстов на финансовую тематику
- обсуждение финансовых вопросов в диалоговом формате
Ограничения
README не приводит оценок качества, обучающих данных или подтверждений специализации модели на финансовых задачах; финансовое назначение следует только из названия репозитория. Размер 1,7 млрд параметров может ограничивать качество сложных рассуждений по сравнению с более крупными моделями.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- e52e15b