2026-05-leash-t2k-q3-1p7-last
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-last
Контрольная точка Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового использования.
14скачиваний 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
Модель yuq-zhou/2026-05-leash-t2k-q3-1p7-last — контрольная точка Qwen3, опубликованная в стандартном формате Hugging Face для загрузки через AutoModelForCausalLM. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основная задача модели — генерация текста.
Репозиторий описывает модель как резервную копию исследовательского артефакта. В карточке нет сведений о специальной предметной области, языках обучения или лицензии, поэтому их нельзя уточнить. Модель использует формат safetensors; опубликованная карточка не приводит дополнительных характеристик качества или оценок.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- ответы в диалоге с пользователем
- черновое составление текстов
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
README характеризует репозиторий как резервную копию исследовательской контрольной точки и не приводит оценок качества или сведений о лицензии. Поддерживаемые языки и результаты проверки вызова инструментов в карточке не указаны.
Для каких профессий подходит8
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.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 11e091b