Tiny Qwen3ForCausalLM
This is a minimal model built for unit tests in the TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 19,6 млн
- Размер весов
- 39,7 МБ
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 мая 2025
Ссылки
small-Qwen3ForCausalLM
Tiny Qwen3ForCausalLM — минимальная языковая causal language model на архитектуре Qwen3ForCausalLM, подготовленная для внутренних модульных тестов библиотеки TRL и предназначенная прежде всего для проверки её функциональности.
201 тыс.скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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
Модель распространяется в формате, совместимом с Transformers; разработчик в README явно не указан, однако модель связана с проектом TRL.
Ключевые параметры, размер, поддерживаемые языки, модальности и длина контекста в README не указаны. Сильная сторона модели — малый размер и пригодность для быстрых тестов и разработки, однако она не предназначена для продуктивной генерации текста или качественного решения прикладных задач. Лицензия и условия использования также не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- fffedda