Дообученная компактная Qwen2.5 предназначена для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
aligntune-testrun-PRM — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen2, опубликованная ram-lexsi и созданная с помощью AlignTune. Это дообученная версия Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct с 494 млн параметров, предназначенная для генерации текста и ответов в диалоге. Модель загружается через Transformers и распространяется в формате safetensors.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. README описывает способ загрузки, но не приводит результаты оценки, подробности обучающего набора или конкретные преимущества этого тестового запуска. Лицензия в предоставленных данных не указана.
В README не приведены оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач не подтверждена. Лицензия в доступных данных не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Built using AlignTune — supports any open-source model, any algorithm, any backend (TRL / Unsloth / ES / etc).
| Finetuned from | Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct |
| Algorithm | prm |
| Backend | trl |
| Artifact | model |
| Published | 2026-08-26 13:41 UTC |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ram-lexsi/aligntune-testrun-PRM")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ram-lexsi/aligntune-testrun-PRM")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…