/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
581 млн
Размер весов
2 ГБ
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen35-0.8B-FlyFFN-v3-AllFFN

vtava
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт на базе Qwen3.5-0.8B с FlyFFN-v3 во всех FFN-блоках для генерации текста и диалогов.

704скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

Qwen35-0.8B-FlyFFN-v3-AllFFN — исследовательский текстовый языковой чекпойнт проекта TinyCeNN-LM, созданный на основе Qwen/Qwen3.5-0.8B. В модели вариант FlyFFN-v3 установлен во всех 24 FFN-блоках без плотных якорных блоков; архитектура относится к семейству Qwen3.5 и реализована как плотная модель. Число параметров — 581,4 млн, нативный контекст — 262 144 токена. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; репозиторий содержит артефакты эксперимента и результаты маршрутизации, но набор данных не зафиксирован.

Это экспериментальный чекпойнт, качество генерации которого может заметно отличаться от базовой модели. Сохраненные метрики нельзя считать надежными бенчмарками, если они явно не помечены как оценки на отложенной выборке. Использование и распространение регулируются лицензией базовой модели Qwen/Qwen3.5-0.8B; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы в диалоговом интерфейсе
  • эксперименты с маршрутизацией FlyFFN
  • сравнение генерации с базовой Qwen3.5-0.8B

Ограничения

Качество генерации может заметно отличаться от базовой модели; сохраненные метрики не являются надежными бенчмарками без подтверждения оценки на отложенной выборке. Датасет не зафиксирован, а лицензия в предоставленных материалах не указана.

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

Qwen35-0.8B-FlyFFN-v3-AllFFN

Research artifact from TinyCeNN-LM. Architecture: Qwen3.5-0.8B + FlyFFN-v3 on all 24 FFNs (no dense anchors).

Architecture

Latest saved results

MetricValue
num_shards8
mean_route_mix0.231608

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

  • .hf_run_archive/standalone-20260919T081146Z/config.json
  • .hf_run_archive/standalone-20260919T081146Z/flyffn_config.json
  • .hf_run_archive/standalone-20260919T081146Z/generation_config.json
  • .hf_run_archive/standalone-20260919T081146Z/report.json
  • .hf_run_archive/standalone-20260919T081146Z/tokenizer_config.json
  • config.json
  • flyffn_config.json
  • generation_config.json
  • report.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…

Ревизия весов
a028ea8

0 моделей

    Создать бенчмарк