Компактная слитая модель семейства Qwen2 для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
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-merge-models — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная с помощью AlignTune. В метаданных указано слияние на базе Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct; архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM семейства Qwen2, размер — 494 млн параметров. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на текстовый ввод и текстовый вывод.
Модель можно загружать через Transformers и использовать для генерации текста и диалогового взаимодействия. Карточка не описывает специальную предметную область, обучение или отдельные гарантии качества. Формат весов — safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.
В предоставленной карточке не заявлены конкретные языки и специализированные возможности, а лицензия не указана. Модель компактная, поэтому её качество может быть ограничено по сравнению с более крупными языковыми моделями.
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 | — |
| Algorithm | — |
| Backend | — |
| Artifact | model |
| Published | 2026-08-26 12:24 UTC |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ram-lexsi/aligntune-testrun-merge-models")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ram-lexsi/aligntune-testrun-merge-models")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…