2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-lam0p2-q2-m-7-last
Model checkpoint in standard HuggingFace format
(AutoModelForCausalLM.from_pretrained). Research artifact backup.
Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,2 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 8 авг 2026
Ссылки
2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-lam0p2-q2-m-7-last
Чекпойнт Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-lam0p2-q2-m-7-last — текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen2 с плотной архитектурой Qwen2ForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она опубликована в формате safetensors и загружается через AutoModelForCausalLM из Transformers; контекст составляет до 16 384 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов, однако примеры и сведения о качестве этого сценария в карточке отсутствуют. README описывает репозиторий как резервную копию исследовательского чекпойнта. Лицензия и языковая специализация в предоставленных данных не указаны.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- создание черновиков и кратких текстов
- текстовое взаимодействие через интерфейс вызова инструментов
Ограничения
README обозначает модель как резервную копию исследовательского чекпойнта, но не приводит результаты оценки качества или инструкции по применению. Языки, лицензия и надёжность вызова инструментов в предоставленных данных не описаны.
Для каких профессий подходит5
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 5be6329