Uploaded finetuned model
- Developed by: valixonov04
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : valixonov04/qwen-7b-kiberbase
This qwen2 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- qwen-7b-kiberbase
- Опубликована
- 4 сен 2026
Ссылки
qwen-7b-kiberagent-full
Дообученная 7,1-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и диалогового общения с контекстом до 131 072 токенов.
579скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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 valixonov04/qwen-7b-kiberagent-full разработана valixonov04 и представляет собой дообученную версию valixonov04/qwen-7b-kiberbase на архитектуре Qwen2 с 7,1 млрд параметров. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста и диалогового общения; при обучении использовались Unsloth и Hugging Face TRL.
Модель подходит для генерации ответов и ведения текстового диалога. Поддерживает контекст до 131 072 токенов; в карточке указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание и продолжение текстов
- ответы на вопросы в диалоге
Ограничения
Карточка не описывает специализацию «kiberagent», обучающие данные или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных кибербезопасностных задач не подтверждена.
Для каких профессий подходит8
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- fe34dcc