Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated Fine tuned with Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered
Program Used: LLaMA-Factory & Unsloth
Training Loss
Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated
- Опубликована
- 20 фев 2026
Ссылки
Qwen3-4B-Thinking-2507-Distill-Claude-Opus-4.6-Reasoning-Abliterated
Дообученная модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов, включая задачи рассуждения.
27скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены20 фев 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Aimin12/Qwen3-4B-Thinking-2507-Distill-Claude-Opus-4.6-Reasoning-Abliterated — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов. Модель дообучена на наборе Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered; в README указаны LLaMA-Factory и Unsloth как использованные инструменты обучения.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Её контекстное окно составляет 262 144 токена. Карточка связывает её с базовой Huihui-Qwen3-4B-Thinking-2507-abliterated, описанной в каталоге как Qwen3 с уменьшенной склонностью к отказам. Репозиторий распространяется под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- составление развёрнутых текстовых ответов
- решение задач с пошаговым рассуждением
- чат-боты на основе Qwen3
Ограничения
README не приводит результатов оценки качества или подробностей обучения. Модель унаследовала особенности и возможные ограничения базовой Qwen3.
Для каких профессий подходит14
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.2Создание и понимание программного кода
- I.12Рекомендации и персонализация
- II.8Инженерия данных и аналитика
- I.6Перевод и языковая адаптация
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 39880ac