/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
nla-qwen2.5-7b-L20-av
Опубликована
1 июл 2026

nla-qwen2.5-7b-L20-av-matryoshka-sonnet46-v3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5-7B для генерации построчных пунктов в формате Natural Language Autoencoders и последующего RL-обучения.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 июл 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

Это дообученная модель семейства Qwen2.5, разработанная как актор (AV) в паре Natural Language Autoencoders (NLA). Версия v3 получена дополнительным SFT базовой модели kitft/nla-qwen2.5-7b-L20-av на объяснениях Claude Sonnet-4.6 в формате v3. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста в формате NLA: по обучающему шаблону она выдаёт пункты списка, по одному на строку, без маркеров «- ». Версия v3 служит начальной точкой для последующего этапа обучения с подкреплением. Она обучалась без EOS-токена остановки, поэтому генерацию обычно требуется ограничивать внешними настройками. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация объяснений в формате NLA
  • создание построчного списка пунктов по заданному промпту
  • использование как warm-start для этапа RL в NLA
  • эксперименты с обучением языковых автоэнкодеров

Ограничения

Модель не обучалась останавливаться с помощью EOS-токена, поэтому длину генерации следует ограничивать внешними настройками. Описание специализации не подтверждает качество для задач за пределами формата NLA.

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

nla-qwen2.5-7b-L20-av-matryoshka-sonnet46-v3 — v3 warm-start (bullets prompt)

Actor (AV) of the NLA Qwen2.5-7B (layer-20) pair, v3 warm-start: SFT from the base kitft/nla-qwen2.5-7b-L20-av on Claude Sonnet-4.6 explanations in the v3 format.

v3 changes vs v2 (see the repo's experiment README):

  • The prompt actually says bullet points ("a list of bullet points, one per line"); output text is plain one-item-per-line (no literal "- " markers). The nla_meta.yaml sidecar carries the real trained template (v1/v2 shipped a stale tagged one).
  • AV: trained with NLA_NO_TRAIN_EOS=1 (never taught to stop; RL caps generation).
  • Intended as the starting point for the v3 RL phase (KL 0.03, uniform token truncation ~U[1,120]).

Warm-start data: v3 splits (v3/ folder). Hyperparameters: global batch 256, lr 2e-5→2e-6 cosine, warmup 50, 1 epoch, injection_scale 150.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
101b8c0

0 моделей