Heed tasks Qwen3-0.6B EXP-054

Это полный fine-tune Qwen/Qwen3-0.6B-Base от mohitkrconnect для приложения Heed: модель превращает голосовые заметки в JSON со списком задач и bucket. EXP-054 — предыдущая модель приложения, опубликованная как baseline перед версией с 1 696 целевыми заметками. Доступны bf16-веса и int8 LiteRT-LM файл, который работал на телефоне.

➕ Ключевые особенности

• ➕ Полный fine-tune Qwen3-0.6B-Base; ответ ограничен задачами и bucket, а произнесённое время остаётся внутри текста задачи.
• ➖ Обучение шло на 6 914 заметках в двух формах — 13 828 строк; метки делал Claude Sonnet 5.5 по одному замороженному промпту.
• ▶ На телефоне в int8: word-overlap joint F1 75.3 на обычном входе и 75.5 на письменном, accuracy bucket 94.3.
• 🔜 Падение качества на тексте без пунктуации сократилось с 5.7 до 0.2 пункта.
• 🔤 В репозитории есть model.safetensors bf16 и .litertlm int8 размером 614 458 976 байт.

▶ Пример

Формат ответа из карточки — {"tasks":[{"t":"…","c":"…"}]}: время, если оно произнесено, пишется внутри текста задачи, а напоминание затем ставится вручную в приложении.

Подробнее

Валидация: 451 заметка, слепой судья Gemini 3.1 Pro — judged F1 76.2, на реальных заметках 78.4.
Телефон OnePlus CPH2717 на Dimensity 8300, int8, 109 заметок: bucket accuracy 94.3, медиана 3.2 с, p95 6.8 с.
Обучение: 1 × RTX 4090 24 GB, 25.8 минуты, около $1.40 за эксперимент.
Sealed-test оценки нет; модель слабее на длинных и сумбурных заметках.