Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Параметры: 2,6 млрд
Размер весов: 61,1 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_moe · MoE
Базовая модель: Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

tiny-pickle-v3-coder

vsan

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная модель на базе Qwen3 Coder для генерации и отладки кода и решения задач разработки ПО.

56скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Tiny Pickle v3 Coder — экспериментальная модель для программирования и инженерии ПО, разработанная как производная Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct с адаптером LoRA vsan/tiny-pickle-v3-coder-LoRA. Адаптер объединён с весами и опубликован в формате BF16 Safetensors; архитектура — Qwen3 MoE, класс Qwen3MoeForCausalLM. Метаданные указывают 2,6 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов.

Модель предназначена для генерации и отладки кода, ревью, планирования реализации, создания тестов и помощи в разработке ПО. Она поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов; основная задача в каталоге — генерация текста. Указана лицензия Apache-2.0. README характеризует модель как экспериментальную и не приводит независимых результатов, подтверждающих преимущество над базовой моделью.

Сценарии применения

генерация кода по описанию задачи
поиск и исправление ошибок в коде
ревью кода
планирование реализации программной функции
создание тестов для кода
помощь в инженерии ПО с вызовом инструментов

Ограничения

Модель экспериментальная; независимые тесты с выполнением кода пока не подтвердили её превосходство над базовой моделью. Сгенерированный код может быть ошибочным, небезопасным, неполным или неработоспособным, поэтому его необходимо проверять и тестировать.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Tiny Pickle v3 Coder

Merged Safetensors release of Tiny Pickle v3 Coder.

Model lineage

Base model: Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
LoRA adapter: vsan/tiny-pickle-v3-coder-LoRA
Format: merged BF16 Safetensors

Intended use

Code generation, debugging, code review, implementation planning, test generation, and software-engineering assistance.

Limitations

This model is experimental and has not yet been proven superior to its base model on independent execution-based benchmarks. Generated code may be incorrect, insecure, incomplete, or non-functional and must be reviewed and tested.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов: 5db6877