Uploaded finetuned model
- Developed by: theplayboy117
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 27 сен 2026
Ссылки
Marv-Instruct
Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для диалоговой генерации текста и ответов на запросы.
585скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 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
Marv-Instruct — разговорная модель генерации текста, разработанная пользователем theplayboy117 путём дообучения unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для диалогов и ответов на запросы; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке указан английский язык. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не сообщает о результатах оценки качества или специализированной области применения, поэтому её возможности за пределами общего диалога и заявленного интерфейса инструментов не уточнены.
Сценарии применения
- ведение диалога с текстовым помощником
- генерация ответов на вопросы
- подготовка черновиков и продолжение текста
- использование модели с интерфейсом вызова инструментов
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества или специализированные возможности; качество ответов и практическая надёжность вызова инструментов не подтверждены.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 831f7c9