2026-05-leash-t2k-q3-1p7
Model checkpoint in standard HuggingFace format
(AutoModelForCausalLM.from_pretrained). Research artifact backup.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 18 авг 2026
Ссылки
2026-05-leash-t2k-q3-1p7
Контрольная точка Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалога с контекстом до 40 960 токенов.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.
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
2026-05-leash-t2k-q3-1p7 — контрольная точка языковой модели в стандартном формате Hugging Face, доступная через AutoModelForCausalLM. По метаданным это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 1,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов. Поддерживает генерацию текста и диалоговый режим; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов.
Модель может использоваться для генерации продолжений текста и ведения диалога. README характеризует её как резервную копию исследовательского артефакта, но не описывает специальные сценарии или результаты оценки качества. Репозиторий содержит веса safetensors. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.
Сценарии применения
- генерация продолжений текста
- ответы в диалоговом интерфейсе
- создание черновиков и кратких текстов
- проверка диалогового вызова инструментов
Ограничения
README называет модель резервной копией исследовательского артефакта и не сообщает результаты оценки качества или специализированные возможности. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит7
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- cc273fb