Uploaded finetuned model
- Developed by: sabibahamed
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 13 июн 2026
Ссылки
EmotixX-Ai
EmotixX-Ai — дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для генерации текста и диалогового взаимодействия.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 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
EmotixX-Ai — текстовая генеративная модель sabibahamed, дообученная на unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Описание обучения не раскрывает его предметную область или специализированные возможности, поэтому применимость к конкретным задачам сверх генерации текста и диалога не подтверждена.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- диалоговый чат на английском языке
- продолжение заданного текста
- вызов инструментов через совместимый интерфейс
Ограничения
Карточка не описывает специализированную область обучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных прикладных задач не установлена.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 761afd2