/ Модель

Характеристики

Параметры
66,7 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qovaryx_finance_decoder · dense
Базовая модель
qovaryx-50m-scratch-base
Библиотека
pytorch
Опубликована
2 июн 2026

Q-ToolCall-50M-Sovereign

Генерация текстаТекст → текст

Исследовательская текстовая модель Qovaryx для черновой генерации названий инструментов и их аргументов в структурированном формате.

288скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Q-ToolCall-50M-Sovereign — исследовательский чекпойнт семейства Qovaryx от J.E. Herizon LLC (JE Horizon), дообученный на базе tjarvis91/qovaryx-50m-scratch-base. Модель предназначена для генерации текста с черновым названием инструмента и его аргументами в структурированном формате; корректность вызовов и соблюдение схемы не гарантируются. Это плотный авторегрессионный декодер FinanceDecoder на PyTorch с 66,7 млн параметров, 12 слоями, шириной 512 и словарём на 32 000 токенов.

Для запуска нужны совместимые конфигурация, токенизатор и исходный пакет bleeding_edge.model.decoder, которого в репозитории нет; модель не является самостоятельным релизом Transformers AutoModel. Карточка не подтверждает качество на произвольных входах и рабочих сценариях, поэтому ответы следует отдельно проверять, а вызовы инструментов — валидировать по схеме и разрешениям. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание чернового вызова инструмента с аргументами
  • подготовка структурированного текста для последующей проверки по схеме
  • эксперименты с генерацией вызовов инструментов на малой модели

Ограничения

Корректность и безопасность вызовов не гарантируются; необходимы отдельная проверка схемы и разрешений. В карточке нет подтверждения качества на произвольных данных, а для загрузки требуется совместимый исходный пакет, отсутствующий в репозитории.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Q-ToolCall-50M-Sovereign

Research checkpoint for tool-call drafting in the Qovaryx specialist family. The repository name is a historical identifier.

Status — October 3, 2026: Qovaryx is on the back burner. Desktop downloads are paused; there is no current public installer, purchase, or trial. These repositories remain as research references. Published weights are separate from desktop product availability.

Intended task

Draft a tool name and arguments in a structured text format. This describes the intended task, not a guarantee of correct, valid, or safe output.

Validate the schema and permissions before use. A model output does not authorize a tool to execute.

Published artifacts and dependencies

  • pytorch_model.pt: PyTorch checkpoint.
  • config.json: architecture and historical evaluation metadata.
  • tokenizer.json: tokenizer for this checkpoint.
  • release.json: historical release receipt.

The configuration describes a custom decoder with width 512, 12 layers, and vocabulary size 32,000. Use this checkpoint's configuration and tokenizer together. The similarly named public random-initialized scratch base is a separate artifact; its vocabulary and weights are not interchangeable with this release.

The historical loader imports FinanceDecoder and DecoderConfig from bleeding_edge.model.decoder. That compatible source package is not included in this repository. The compiled Q-Office-Suite runtime is not a substitute for a source-package installation. This is not a standalone Transformers AutoModel release.

Evaluation scope

Previous cards presented perfect scores from small internal task fixtures as broad accuracy claims. That framing has been removed. The configuration and release receipt retain the original metadata; this documentation update does not independently rerun or certify those evaluations. Some earlier prose and metadata used different sample counts.

Those fixtures do not establish performance on arbitrary inputs, unfamiliar documents, different schemas, or deployed workflows. Valid JSON and correct answers require separate validation. There is no current production-readiness or general-accuracy claim.

License

Apache-2.0, as recorded in the existing model metadata. This statement does not certify the provenance or license of every historical training example, separate runtime component, or downstream dependency.

Project and support

J.E. Herizon LLC, doing business as JE Horizon.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch

Нельзя запустить

Архитектура qovaryx_finance_decoder неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
FinanceDecoder
Ревизия весов
7493e4a

0 моделей