Uploaded finetuned model
- Developed by: stville
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 21 июн 2026
Ссылки
qwen25_1_5b_gson_unsloth
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная компактная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогового взаимодействия на английском языке.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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
Модель stville/qwen25_1_5b_gson_unsloth — дообученная stville версия Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit на архитектуре Qwen2 с 1,5 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский язык и имеет контекст длиной до 32 768 токенов.
Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face. Карточка не описывает обучающие данные и специализацию дообучения, поэтому область применения и качество на конкретных задачах не определены. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- продолжение и переформулирование текста на английском
- интеграция генерации текста в приложения
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
Карточка не сообщает, на каких данных и для каких узких задач выполнялось дообучение, поэтому качество и специализацию модели нельзя оценить. У модели 1,5 млрд параметров; пригодность для сложных задач следует проверять на целевых примерах.
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
- 782c715