/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
581 млн
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3.5-0.8B-PDelta3-CLVR-Local32

vtava
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная текстовая модель TinyCeNN-LM на архитектуре Qwen3.5 для генерации текста и диалогов.

377скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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

Qwen3.5-0.8B-PDelta3-CLVR-Local32 — текстовая авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3.5, опубликованная как эксперимент TinyCeNN-LM. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и конфигурацию для Transformers; в метаданных указано 581,4 млн параметров и контекст до 262 144 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. README описывает её как исследовательский чекпойнт, однако базовая модель, обучающий набор данных и структурированный отчёт о тренировке не записаны. Поэтому происхождение PDelta3 и CLVR из названия нельзя надёжно интерпретировать, а качество генерации может заметно отличаться от базовой модели.

Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалоговых ответов
  • эксперименты с языковыми моделями малого размера

Ограничения

README называет чекпойнт исследовательским и предупреждает, что качество генерации может существенно отличаться от базовой модели; сохранённых структурированных результатов обучения нет. Базовая модель и обучающий набор данных не зафиксированы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-0.8B-PDelta3-CLVR-Local32

Research artifact from TinyCeNN-LM. Architecture: TinyCeNN-LM experiment.

Architecture

Latest saved results

No structured training report was found in this upload.

The Hugging Face repository keeps timestamped run artifacts under runs/. This preserves training reports, configs and run metadata independently of the temporary Colab filesystem.

Saved experiment files

  • config.json
  • generation_config.json
  • tokenizer_config.json

Reproducibility

Run the matching notebook from the TinyCeNN-LM repository. Colab notebooks use a Hugging Face write token from the HF_TOKEN Colab Secret; tokens should never be pasted into notebook source.

Limitations

This is a research checkpoint. Metrics saved here are the metrics produced by the corresponding training notebook/script; unless explicitly marked as held-out evaluation, they should not be treated as publication-grade benchmark results. Generation quality can differ substantially from the base model.

Citation

If you use this experimental checkpoint, cite the TinyCeNN-LM repository and the upstream base model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
cc795c8

0 моделей

    Создать бенчмарк