/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,7 млрд
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2026

Qwen3-1.7B-base-MED

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная 1,7-миллиардная текстовая модель семейства Qwen3 с контекстом до 32 768 токенов для генерации медицински ориентированного текста.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 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

sbhyeon/Qwen3-1.7B-base-MED — языковая модель для генерации текста на базе семейства Qwen3 с размером 1,7 млрд параметров. Модель опубликована пользователем sbhyeon и предназначена для авторегрессионной генерации текста; в метаданных указан pipeline text-generation и библиотека Transformers.

Модель имеет контекст до 32 768 токенов и помечена как base-модель с тематической направленностью MED, что предполагает использование в медицинских текстовых сценариях после дополнительной адаптации или проверки. В доступных материалах отсутствуют сведения о поддерживаемых языках, лицензии, данных обучения, результатах оценки и конкретных медицинских возможностях. Поэтому её ответы требуют проверки, а применение в диагностике, лечении и других критически важных решениях без участия квалифицированного специалиста не рекомендуется.

Сценарии применения

  • генерация медицинских текстов
  • подготовка черновиков медицинских ответов
  • эксперименты с дообучением языковых моделей для медицины
  • прототипирование текстовых приложений на базе Qwen3

Ограничения

В доступной карточке отсутствуют результаты оценки, сведения о данных обучения и поддерживаемых языках, поэтому качество и безопасность медицинских ответов не подтверждены. Модель не следует использовать без проверки специалистом для диагностики или других критически важных 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
d79730d

0 моделей