2026-05-o-b0p3-a0p25-gc0p75-exp-td8p0-tw10p0-mbz-bridge-q3-1p7b-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
- 15 авг 2026
Ссылки
2026-05-o-b0p3-a0p25-gc0p75-exp-td8p0-tw10p0-mbz-bridge-q3-1p7b-last
Чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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
Это исследовательская резервная копия чекпойнта в стандартном формате Hugging Face, разработанная yuq-zhou. Модель построена на архитектуре Qwen3 и содержит 1,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 40 960 токенов и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers.
Чекпойнт обозначен как исследовательский артефакт; его README не описывает специализацию или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание черновиков и продолжение текста
- прототипирование чат-бота с вызовом инструментов
Ограничения
В README нет сведений о качестве, обучающих данных или специализированных сценариях; интерфейс вызова инструментов в метаданных не подтверждает надёжность выполнения инструментов. Лицензия по предоставленным данным не установлена.
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
- 84b2af2