2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-qwen3annot-q2-m-7
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
- 6 авг 2026
Ссылки
2026-05-o-b0p3-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-qwen3annot-q2-m-7
Диалоговая модель генерации текста на 7,1 млрд параметров с архитектурой Qwen2 и контекстом до 16 384 токенов.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-qwen3annot-q2-m-7 — контрольный чекпойнт на базе архитектуры Qwen2, опубликованный в стандартном формате Hugging Face Transformers. В репозитории указано 7,1 млрд параметров и контекст до 16 384 токенов; модель предназначена для генерации текста и поддерживает диалоговый интерфейс и интерфейс вызова инструментов.
Карточка называет модель резервной копией исследовательского артефакта, но не описывает конкретную специализацию или качество. Указана лицензия не была, поэтому условия использования по имеющимся данным определить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- продолжение текста по заданному началу
- работа с запросами через интерфейс вызова инструментов
Ограничения
README не сообщает о специализации, оценках качества или лицензии модели; интерфейс вызова инструментов сам по себе не подтверждает надёжность выполнения инструментальных задач.
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 6e3c84b