/ Модель

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-unsloth-bnb-4bit
Опубликована
27 сен 2026

Qwen2.5-7B-Medical-O1-Reasoning

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная чат-модель Qwen2.5 с 7,1 млрд параметров для генерации текстовых ответов и рассуждений в медицинской тематике.

390скачиваний 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.

  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

Qwen2.5-7B-Medical-O1-Reasoning — чат-модель на архитектуре Qwen2, дообученная пользователем thepoliticalscientist на базе unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.

Модель предназначена для текстовой генерации в медицинской тематике, в том числе для диалоговых ответов с рассуждениями. Английский указан среди поддерживаемых языков. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит подробностей о медицинских данных обучения, проверке качества или клинической валидации.

Сценарии применения

  • черновые ответы на медицинские вопросы на английском языке
  • подготовка объяснений медицинских терминов
  • суммирование медицинских текстов
  • диалоговая генерация медицинских текстов

Ограничения

Карточка не описывает состав обучающих данных и результаты оценки качества или клинической валидации. Медицинские ответы модели требуют проверки специалистом.

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

Uploaded finetuned model

  • Developed by: thepoliticalscientist
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/qwen2.5-7b-instruct-unsloth-bnb-4bit

This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
3670319

0 моделей