模型介绍
EAI-Distill-0.5b is a fine-tuned version of Qwen2.5-0.5B-Instruct designed for document classification across 12 taxonomic categories. This model is optimized for high-throughput classification of web documents and produces structured metadata for large-scale dataset curation. The model classifies documents across the following dimensions: - **📚 Free Decimal Correspondence (FDC)**: Subject matter classification based on the Dewey Decimal System - **🧠 Bloom's Taxonomy**: Cognitive process (Remember/Understand/Apply/Analyze/Evaluate/Create) and knowledge domain (Factual/Conceptual/Procedural/Metacognitive) - **📄 Document Type**: Web page categorization (News, Academic, Reference, Code, Social, etc.) - **🔍 Content Quality**: Extraction artifacts, missing content detection - **🎓 Educational Metadata**: Reasoning depth, technical correctness, educational level - **🤖 Base Model**: Qwen2.5-0.5B-Instruct - **📊 Training Data**: 82B synthetic tokens generated by Qwen2.5-32B-Instruct (teacher model) on 104M Common Crawl documents - **⚙️ Optimizer**: AdamW (β₁=0.9, β₂=0.95, weight_decay=0.1) - **📈 Learning Rate**: 1×10⁻⁴ with linear warmup (2B tokens), cosine decay to 1×10⁻⁵, then linear anneal to 0 - **📦 Batch Size**: 2M tokens - **📏 Sequence Length**: 16,384 tokens - **💻 Hardware**: Trained on AMD MI300x GPUs
主要特点
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
局限与注意事项
暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。
来源报价与费用分析
同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价，不将渠道价格视为厂商官方统一价格。
| 来源 / 渠道 | 输入 | 输出 | 计费单位 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|
| 暂未取得可核验报价，请查阅来源渠道。 | ||||
按月估算基础 Token 费用
预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。
公开评测与运行配置
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
查看完整已收录榜单 →常见问题
开放权重是否代表可以免费商用？
不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。
这些价格是实时结算价格吗？
不是实时结算价格，而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。
资料来源与可追溯记录
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。