Экспериментальная 7,6-миллиардная модель Qwen3 для генерации текста и диалогов, опубликованная в рамках экспериментов BiDirect-OPD.
Подходит для: генерация текста по запросу · ведение диалога с языковой моделью · эксперименты с контрольными точками обучения Qwen3
Диалоговая модель Qwen2 с 7,1 млрд параметров из экспериментов BiDirect-OPD для генерации текста с длинным контекстом.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание текстовых ответов по длинному контексту · экспериментальное сравнение чекпойнтов обучения
Экспериментальная чат-модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение текста по запросу · эксперименты с контрольными точками обучения BiDirect-OPD
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация текста по запросу · ведение диалога с пользователем · сравнение чекпойнтов на разных шагах обучения
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 7,6 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · эксперименты с чекпойнтами BiDirect-OPD · оценка генерации текста на длинном контексте
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение текстового промпта · эксперименты с чекпойнтами обучения Qwen3
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалогового ассистента · эксперименты с обучением языковых моделей
Экспериментальный 7,1-миллиардный диалоговый чекпойнт Qwen2 для генерации текста, созданный в рамках экспериментов BiDirect-OPD.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с дистилляцией языковых моделей · сравнение промежуточных чекпойнтов обучения
Дообученная модель для быстрого выбора и ранжирования вариантов по структурированным данным и составным правилам.
Подходит для: выбор подходящего варианта по нескольким последовательным условиям · исключение кандидатов по правилам допуска · ранжирование вариантов после фильтрации
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение текстового фрагмента · эксперименты с чекпойнтами обучения Qwen3
Экспериментальный диалоговый чекпойнт Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение заданного текста · эксперименты с чекпойнтами обучения Qwen3
Экспериментальный диалоговый чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге с пользователем · создание и продолжение текстов · эксперименты с чекпойнтами обучения Qwen3
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация продолжений текста · ведение диалога с языковой моделью · подготовка ответов на текстовые запросы
Экспериментальная диалоговая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание связного текста по запросу · эксперименты с контрольными точками обучения Qwen3
Экспериментальный диалоговый генератор текста на базе Qwen3 с 1,7 млрд параметров и контекстом 40 960 токенов.
Подходит для: генерация текста в диалоге · ответы на сообщения в чате · эксперименты с чекпойнтами обучения Qwen3
Экспериментальная диалоговая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоге с пользователем · создание и продолжение текстов · эксперименты с контрольными точками обучения Qwen3
Экспериментальный 7,1-миллиардный чат-чекпойнт семейства Qwen2 для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · проверка экспериментальных чекпойнтов BiDirect-OPD · оценка текстовой генерации на длинном контексте
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.
Подходит для: генерация текста в диалоговом интерфейсе · эксперименты с обучением Qwen3 · сравнение качества между шагами обучения
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с обучением и поведением Qwen3 · сравнение промежуточных чекпойнтов обучения
Экспериментальный диалоговый чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: эксперименты с диалоговой генерацией текста · тестирование контрольных точек обучения Qwen3 · создание текстовых ответов в чат-интерфейсе
Дообученная DPO версия Qwen2.5-1.5B-Instruct для более точного решения, когда вызывать инструмент, отвечать напрямую или отказываться.
Подходит для: определение, требует ли запрос вызова инструмента · снижение неподдержанных вызовов функций в агенте · выбор между вызовом инструмента и прямым ответом
Экспериментальный чат-чекпойнт Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста в диалогах.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · эксперименты с обучением и чекпойнтами Qwen3 · сравнение состояний модели на разных шагах обучения
Экспериментальный 3,7-миллиардный диалоговый генератор текста на базе Qwen3 с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · эксперименты с обучением и контрольными точками BiDirect-OPD · сравнение качества ответов между шагами обучения
Экспериментальный чекпойнт Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 40 960 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение текстового фрагмента · эксперименты с обучением языковых моделей