2026-05-o-b1p0-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-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
- 18 авг 2026
Ссылки
2026-05-o-b1p0-a1p0-gc0p5-exp-td2p0-tw5p0-q2-m-7-last
Контрольная точка Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.
38скачиваний 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
Это контрольная точка модели в стандартном формате Hugging Face, предназначенная для загрузки через AutoModelForCausalLM. По метаданным это плотная Qwen2ForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; модель работает с текстом и поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. README называет её резервной копией исследовательского артефакта.
Модель подходит для генерации текста и диалоговых сценариев. В карточке не описаны специальные области применения, языки, обучающие данные или результаты оценки качества. Указан формат safetensors и библиотека Transformers; сведения о лицензии отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- ведение диалога с пользователем
- ответы на вопросы в текстовом чате
- вызов инструментов через диалоговый интерфейс
Ограничения
README не сообщает результаты оценки качества, поддерживаемые языки или лицензию. Указание на резервную копию исследовательского артефакта не уточняет назначение конкретного чекпойнта.
Для каких профессий подходит11
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
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 3c46ab9