/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-finetuned

rberberi
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная компактная модель Qwen3 для генерации текста и диалогов.

198скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 окт 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.

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

rberberi/qwen3-finetuned — дообученная автором репозитория модель семейства Qwen3 на базе Qwen/Qwen3-0.6B. Это плотная причинная языковая модель примерно на 508 млн параметров для генерации текста и диалогов; она рассчитана на контекст до 40 960 токенов и работает через библиотеку Transformers. В карточке указана оценка loss 1,2067 на наборе для оценки, но назначение дообучения и данные обучения не описаны.

Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалога. Метаданные базовой модели характеризуют Qwen3-0.6B как многоязычную, однако конкретный языковой охват именно этой настройки не уточнён. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Поскольку задача дообучения и ограничения не описаны, качество для конкретных сценариев по карточке оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы в текстовом диалоге
  • создание черновиков и кратких текстов

Ограничения

Данные обучения и целевое назначение дообучения не описаны; приведён только loss 1,2067 без подробностей оценки, поэтому пригодность для конкретной задачи неясна.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-finetuned

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2067

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.35741.09891.4265
0.95402.019781.2016
0.73963.029671.2067

Framework versions

  • Transformers 5.19.0
  • Pytorch 2.11.0+cu130
  • Datasets 5.1.0
  • Tokenizers 0.23.2

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
ae71e03

0 моделей

    Создать бенчмарк