Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 508 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-0.6B
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 мая 2025

Ссылки

Hugging Face

Qwen3-0.6B-Instruct

rd211

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на базе Qwen3-0.6B модель для классификации текста.

112скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 мая 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

rd211/Qwen3-0.6B-Instruct — дообученная модель на основе Qwen/Qwen3-0.6B, представленная как классификатор последовательностей на базе архитектуры Qwen3. Она предназначена для классификации текста; карточка не уточняет набор классов или конкретные сценарии применения.

Модель содержит 507,9 млн параметров, принимает текст и выдаёт результат классификации. Её нативный контекст составляет 40 960 токенов. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат Safetensors. Базовая Qwen3 описана как компактная многоязычная модель для генерации текста, диалогов, рассуждений и работы с инструментами, однако эти возможности не подтверждены как специализация данного классификационного чекпойнта.

Модель выпущена rd211 и дообучена на датасете, обозначенном в README как None, поэтому сведения о тренировочных данных и оценке качества отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация текстовых сообщений
Разметка текстов по категориям
Присвоение меток документам
Классификация коротких пользовательских запросов

Ограничения

README не описывает датасет, набор классов, метрики или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретной классификационной задачи нужно проверять отдельно.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-0.6B-Instruct

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B on the None dataset.

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: 5e-05
train_batch_size: 64
eval_batch_size: 64
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.PAGED_ADAMW with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 128
num_epochs: 1

Training results

Framework versions

Transformers 4.51.3
Pytorch 2.6.0+cu124
Datasets 3.5.0
Tokenizers 0.21.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3ForSequenceClassification
Ревизия весов: 94c82f5