/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 авг 2026

qwen3-0.6b-codeforces-cots-sft-demo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия компактной Qwen3-0.6B для генерации диалогового текста, в том числе в демонстрационном сценарии с задачами Codeforces.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

sqvl/qwen3-0.6b-codeforces-cots-sft-demo — дообученная компанией или автором sqvl версия Qwen/Qwen3-0.6B. Модель содержит около 507,9 млн параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Для обучения применялась библиотека TRL.

Карточка называет модель демонстрацией SFT с упоминанием Codeforces и цепочек рассуждений, однако не описывает набор данных, результаты оценки или конкретные алгоритмические возможности. Контекстное окно составляет 40 960 токенов. Базовая Qwen3-0.6B — компактная многоязычная модель; точный перечень языков этой версии не приводится. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • подготовка черновых решений задач по программированию
  • генерация объяснений к алгоритмическим задачам

Ограничения

В карточке нет результатов оценки и описания обучающих данных, поэтому качество на задачах Codeforces и надёжность рассуждений не подтверждены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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 qwen3-0.6b-codeforces-cots-sft-demo

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-0.6B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="sqvl/qwen3-0.6b-codeforces-cots-sft-demo", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.9.2
  • Transformers: 5.14.1
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

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
2513f42

0 моделей