/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

Qwen2.5-1.5B-Instruct-ko-Reasoning-alpha

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Учебная экспериментальная дообученная версия Qwen2.5-1.5B для изучения SFT и сравнения с базовой моделью.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

tayaee/Qwen2.5-1.5B-Instruct-ko-Reasoning-alpha — экспериментальная модель, созданная автором репозитория для учебной практики методом supervised fine-tuning (SFT) на базе Qwen/Qwen2.5-1.5B. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 с 1,5 млрд параметров, работающая через Transformers и принимающая текст для генерации текста; размер контекста составляет 32 768 токенов. В метаданных указаны возможности диалога и интерфейс вызова инструментов, однако README не подтверждает качество этих возможностей.

Модель предназначена для изучения процесса SFT и сравнения поведения дообученной и базовой моделей, а также для учебных экспериментов с данными и гиперпараметрами. Автор предупреждает о слабых и непоследовательных ответах и не рекомендует применять модель в реальных задачах или развёртывать её. Лицензия — Apache-2.0. Несмотря на слово «ko» в названии, сведения о поддерживаемых языках не приведены.

Сценарии применения

  • Изучение supervised fine-tuning небольшой языковой модели
  • Сравнение ответов дообученной и базовой моделей
  • Эксперименты с обучающими данными для SFT
  • Практика настройки гиперпараметров дообучения

Ограничения

Автор сообщает, что ответы могут быть слабыми или непоследовательными и не рекомендует использовать модель для реальных задач или развёртывания. Поддерживаемые языки в карточке не подтверждены.

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

Qwen2.5-1.5B SFT (Practice Model)

This is a practice / for-learning-only model based on Qwen/Qwen2.5-1.5B, fine-tuned with Supervised Fine-Tuning (SFT) as a personal study exercise.

What this is

  • Base model: Qwen/Qwen2.5-1.5B
  • Training method: SFT (Supervised Fine-Tuning)
  • Purpose: educational / practice only — not intended for production use
  • Expect poor or inconsistent outputs; this checkpoint exists to learn the SFT pipeline, not to be a useful assistant

Intended use

  • Studying how SFT changes a small base model
  • Comparing SFT vs. base model behavior
  • Experimenting with training data, hyperparameters, and merges

Do not use this model for any real-world task or deployment.

License

Apache 2.0, inherited from the base Qwen2.5 model. See the Qwen2.5 license for details.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
898656d

0 моделей