/ 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-Triage-50M-Sovereign

Генерация текстаТекст → текст

Исследовательская модель Qovaryx для предложения категории и приоритета обращения в службу поддержки по его тексту.

286скачиваний 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-Triage-50M-Sovereign — исследовательский чекпойнт семейства Qovaryx, опубликованный J.E. Herizon LLC под брендом JE Horizon. Модель дообучена на базе tjarvis91/qovaryx-50m-scratch-base и предназначена для генерации категории и приоритета по тексту обращения в службу поддержки. Это плотный авторегрессионный декодер Qovaryx с 66,7 млн параметров; опубликованы веса PyTorch и отдельный токенизатор, которые необходимо использовать вместе. Карточка указывает английский язык.

Сценарии применения

  • предложение категории для обращения в поддержку
  • оценка приоритета тикета службы поддержки
  • первичная сортировка текстовых обращений

Ограничения

Результаты требуют проверки, особенно для незнакомых типов обращений; прежние оценки на небольших внутренних наборах не подтверждают качество на произвольных данных. Для загрузки нужны совместимые исходники пакета bleeding_edge.model.decoder, которых в репозитории нет; модель не является самостоятельной сборкой Transformers AutoModel.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Q-Triage-50M-Sovereign

Research checkpoint for ticket triage 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

Suggest a category and priority for supplied support-ticket text. This describes the intended task, not a guarantee of correct, valid, or safe output.

Categories and priorities require review, especially for unfamiliar issue types.

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
3a0dc66

0 моделей