Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 7,6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-8B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3-8B-finance-v2

sll0107

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-8B для анализа финансовых текстов, включая ответы на вопросы, классификацию и суммаризацию.

97скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 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.

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

Qwen3-8B Financial — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-8B. Она предназначена для понимания финансовых текстов и поддерживает ответы на вопросы, выбор вариантов ответа, анализ тональности, классификацию тем и суммаризацию. Модель содержит 7,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. В метаданных перечислена поддержка английского, китайского, японского, испанского, греческого и индонезийского языков.

Для генерации автор рекомендует передавать запрос напрямую, без системного сообщения и обёртки чата, с жадным декодированием при temperature 0. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или сведений о финансовых данных и ограничениях применимости ответов.

Сценарии применения

ответы на вопросы по финансовым текстам
классификация финансовых текстов по темам
определение тональности финансовых сообщений
выбор ответа в финансовых задачах с вариантами
суммаризация финансовых документов

Ограничения

Карточка не сообщает оценок качества и не описывает ограничения модели для финансовых решений; результаты следует проверять перед использованием в критически важных сценариях.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723модели III.9Корпоративные функцииЗакупки и управление поставщикамиAI помогает повышать прозрачность закупок, находить экономию и снижать риски поставщиков.22 задачи643модели III.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-8B Financial

A Qwen3-8B model fine-tuned for multilingual financial text understanding (question answering, multiple-choice, sentiment, topic classification, summarization).

Usage

The model answers directly without a system prompt. Feed the query verbatim (no chat wrapper / no system message). Greedy decoding (temperature 0) is recommended. Generation stops on <|im_end|>.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("REPO_ID")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("REPO_ID", torch_dtype="bfloat16").cuda()
ids = tok(query, return_tensors="pt").input_ids.cuda()
out = model.generate(ids, max_new_tokens=300, do_sample=False)
print(tok.decode(out[0][ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))

License

Apache-2.0, inherited from the base model (Qwen/Qwen3-8B).

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: ecc0ac0