2026-05-o-b0p3-a0p25-gc0p5-exp-td8p0-tw10p0-mbz-bridge-q3-1p7b
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
- 14 авг 2026
Ссылки
2026-05-o-b0p3-a0p25-gc0p5-exp-td8p0-tw10p0-mbz-bridge-q3-1p7b
Исследовательский чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.
12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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
yuq-zhou/2026-05-o-b0p3-a0p25-gc0p5-exp-td8p0-tw10p0-mbz-bridge-q3-1p7b — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 с 1,7 млрд параметров, представленная в формате Safetensors для Transformers. Карточка описывает её как резервную копию исследовательского чекпойнта; модель совместима с загрузкой через AutoModelForCausalLM и имеет интерфейс диалога и вызова инструментов.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, в которых требуется формировать ответы или передавать вызов инструменту. Контекст составляет до 40 960 токенов. В карточке не приведены сведения о языковой специализации, лицензии и результатах оценки качества, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-интерфейсе
- создание и продолжение текста
- диалоговое взаимодействие с передачей вызовов инструментам
Ограничения
README называет модель исследовательским резервным чекпойнтом, но не приводит оценок качества или сведений о лицензии. Языковая специализация не указана.
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
- 4f6df2f