/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2026

qwen3-8b-tmax-sft-run2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Qwen3-8B, дообученная для генерации текста и ответов по инструкциям.

493скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

vittorino/qwen3-8b-tmax-sft-run2 — дообученная модель диалоговой генерации текста на базе Qwen/Qwen3-8B. Разработчик выполнил полное supervised fine-tuning на наборе vittorino/tmax-sft-cleaned; модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по инструкциям в сценариях, охваченных обучающими данными. Она загружается через Transformers; при обучении использовались вычисления матриц FP8, torch.compile и адаптивное сохранение контрольных точек градиентов. Веса опубликованы в формате safetensors.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о составе данных и конкретных навыках, поэтому пригодность для узких задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • ответы на пользовательские инструкции
  • создание связного текста по запросу

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и подробного описания обучающих данных; результаты на конкретных задачах требуют отдельной проверки.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-8b-tmax-sft-run2

Full supervised fine-tune of Qwen/Qwen3-8B on vittorino/tmax-sft-cleaned, trained on a single NVIDIA DGX Spark (GB10) with FP8 (torchao tensorwise) matmuls, torch.compile and adaptive gradient checkpointing.

Training in progress. A snapshot is uploaded every 6 hours of training and tagged h<hours>-step<optimizer step>; the finished model is tagged final-step<N>. Load a specific snapshot with revision=<tag>:

from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("vittorino/qwen3-8b-tmax-sft-run2", revision="h06-step...")

Intermediate snapshots are mid-schedule and not evaluated. FP8 training is experimental here; it will be compared against a BF16 run of the same recipe.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
8a9bf46

0 моделей