/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 сен 2026

qwen3-0.6b-nhl-polymarket-sft-v2-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель семейства Qwen3 для генерации текста в сценариях, связанных с NHL и прогнозными рынками Polymarket.

690скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 сен 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.

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

sach0312/qwen3-0.6b-nhl-polymarket-sft-v2-merged — компактная текстовая генеративная модель на базе семейства Qwen3, опубликованная пользователем sach0312 на Hugging Face. По названию репозитория она предназначена для сценариев, связанных с NHL и рынками прогнозов Polymarket, и представляет собой объединённую SFT-версию модели. В метаданных указано 507,9 млн параметров и контекст до 40 960 токенов; для работы используется библиотека Transformers и формат Safetensors.

Модель может применяться для генерации ответов, анализа хоккейных матчей и подготовки текстов, связанных с прогнозными рынками, если такое поведение действительно закреплено данными дообучения. README не содержит сведений о разработчике, исходной модели, тренировочных данных, результатах оценки, поддерживаемых языках и лицензии, поэтому эти характеристики нельзя подтвердить. Лицензионные условия перед использованием необходимо проверить отдельно на странице репозитория.

Сценарии применения

  • анализ хоккейных матчей NHL
  • подготовка текстовых прогнозов по спортивным событиям
  • объяснение вероятностей и исходов на Polymarket
  • генерация ответов по данным о хоккейных командах
  • формирование черновиков аналитических заметок о спортивных рынках

Ограничения

В README отсутствуют результаты оценки, сведения о тренировочных данных, поддерживаемых языках, лицензии и ограничениях безопасности. Ответы модели о спортивных событиях и прогнозных рынках могут быть неточными и не должны использоваться как единственное основание для финансовых решений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
5eb4171

0 моделей