/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-3B-Instruct
Опубликована
15 июл 2026

Qwen2.5-3B-Instruct-alfworld

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на ALFWorld модель Qwen2.5-3B-Instruct для решения задач в текстовой среде с помощью обучения с подкреплением.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 июл 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

zhangdw/Qwen2.5-3B-Instruct-alfworld — дообученная модель на основе Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct, созданная с использованием фреймворка verl-agent и обучения с подкреплением в среде ALFWorld. Она предназначена для выбора действий и решения задач в текстовом представлении среды embodied AI. В карточке указана точность 0,9843 на тесте.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM и 3,1 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; базовая модель поддерживает несколько языков. Контекст составляет 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выбор последовательности действий для выполнения задач в ALFWorld
  • решение текстовых задач embodied AI
  • исследование обучения языковых моделей с подкреплением в интерактивной среде

Ограничения

Показатель 0,9843 относится к тесту в ALFWorld и сам по себе не подтверждает качество на других средах. README не приводит подробностей о протоколе оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-3B-Instruct-alfworld

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct using the verl-agent reinforcement learning framework on the ALFWorld embodied AI environment.

Performance

MetricScore
Test accuracy0.9843

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "zhangdw/Qwen2.5-3B-Instruct-alfworld"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")

Training

Trained with verl-agent on the ALFWorld environment.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
6443e14

0 моделей