/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
29 авг 2026

donorsim-qwen3-8b-abstract-step50

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-8B для выбора действий в симуляциях итеративной игры Donor’s Game по повседневным текстовым сценам.

89скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 авг 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

donorsim-qwen3-8b-abstract-step50 — это дообученная модель Qwen3-8B от автора 3l3ktr4, предназначенная для выбора действий в итеративной игре Donor’s Game по кратким бытовым ситуациям с несколькими названными участниками. Она выдаёт один из двух вариантов в формате CHOICE: 1 или CHOICE: 2; порядок вариантов меняется между ходами. Обучение выполнено методом GRPO с использованием verl, а LoRA-адаптер объединён с весами модели. Модель содержит 7,6 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Обучение охватывает абстрактный этап игры с повседневными сценами и ротацией партнёров; вознаграждение учитывает нормализованную выплату и взаимность. Модель подходит для симуляций принятия решений и изучения поведения взаимности в таких сценариях. Она дообучена поверх donorsim-qwen3-8b-modeAB-step75, который в свою очередь основан на Qwen/Qwen3-8B. Весами можно пользоваться напрямую через Transformers или vLLM; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • выбор одного из двух действий в симуляции Donor’s Game
  • моделирование взаимности между участниками повторяющейся игры
  • сравнение решений при смене порядка вариантов
  • симуляция поведения партнёров с памятью о предыдущих взаимодействиях

Ограничения

Модель настроена на узкий формат игрового выбора и ответы CHOICE: 1 или CHOICE: 2, поэтому её пригодность для общих диалоговых задач не подтверждена. Язык обучения, лицензия и независимые оценки качества в предоставленных данных не указаны.

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

donorsim-qwen3-8b-abstract-step50

Qwen3-8B fine-tuned with GRPO (verl 0.7.1, LoRA r16/alpha32 merged into bf16 weights) on the abstract / everyday-scene stage of the iterated Donor's Game: the model sees short naturalistic situations about named people in a small group (no payoff numbers, no "cooperate"/"defect" vocabulary) and answers CHOICE: 1 / CHOICE: 2, with the option order re-randomised every turn. Rewards are Term 1 (normalised payoff) + Term 2 (reciprocity); no group / CFE term. Partners rotate within a roster of n_players - 1 members with per-partner memory; re-encounter probability w and gossip probability q are phrased in words each turn.

50 abstract steps on top of donorsim-qwen3-8b-modeAB-step75 (75 steps of the structured group game). Run qwen3_8b_recipT2_abstract_20steps_20260829_033643, stage_abstract/global_step_50 (steps 1-20 job 3213330, 21-50 job 3216156, 2 nodes / 8 rollout replicas).

Merged full weights, loadable directly with transformers or vLLM (no adapter needed).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
2df76e8

0 моделей