Holy-fox/Qwen3.5-0.8B-JP

Qwen/Qwen3.5-0.8B を日本語インストラクションデータでファインチューニングしたモデルです。

概要

本モデルは、Qwen3.5-0.8B をベースに、DataPilot/Zero_SFT_Ja_v3.5（108k件）を用いて日本語 SFT を施したものです。Qwen3 系が持つ thinking モードは使用せず、Non-thinking（直接応答）モードのみで動作します。

項目	詳細
ベースモデル	Qwen/Qwen3.5-0.8B
パラメータ数	0.8B
学習データ	DataPilot/Zero_SFT_Ja_v3.5（108k件）
学習フレームワーク	Unsloth
学習ハードウェア	NVIDIA RTX 5090
対応言語	日本語（主）
ライセンス	Apache 2.0

クイックスタート

1. ライブラリのインストール

pip install "transformers[serving] @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main"

2. 推論サーバーの起動

transformers serve --force-model Holy-fox/Qwen3.5-0.8B-JP --port 8000

3. クライアントのセットアップ

pip install -U openai

export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:8000/v1"
export OPENAI_API_KEY="EMPTY"

4. 推論の実行

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # 環境変数から設定を読み込み

messages = [
    {"role": "user", "content": "まどマギで一番可愛いキャラクターは誰？"},
]

response = client.chat.completions.create(
    model="Holy-fox/Qwen3.5-0.8B-JP",
    messages=messages,
    max_tokens=32768,
    temperature=1.0,
    top_p=1.0,
    presence_penalty=2.0,
    extra_body={
        "top_k": 20,
    },
)

print(response.choices[0].message.content)

推奨パラメータについて presence_penalty=2.0 は繰り返し抑制のために設定しています。小規模モデルでは同じフレーズのループが発生しやすいため、この値を下げる場合は出力を注意深く確認してください。

学習

• データ: DataPilot/Zero_SFT_Ja_v3.5 の全件（108k）を使用。同データセットは Qwen3-235B-A22B によって生成された日本語インストラクションデータです。
• フレームワーク: Unsloth
• ハードウェア: NVIDIA RTX 5090

注意事項・制限

• 本モデルは Non-thinking モード専用です。/think トークンや thinking モードを有効にした推論は想定していません。
• 0.8B という小規模モデルの性質上、複雑な推論や長文の一貫性には限界があります。
• 学習データが日本語中心のため、英語などその他言語でのパフォーマンスは保証しません。

謝辞

• ベースモデルを提供してくださった Qwen チーム
• 学習フレームワーク Unsloth の開発者の方々