/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Размер весов
53,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

Qwen3.8-27B-Code-Tools-Merged

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая и дообученная версия Qwen3.8-27B для генерации кода, рассуждений и работы с инструментами.

343скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены10 сен 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

Akahsizrr выпустил объединённый чекпойнт Qwen3.8-27B, дообученный для программирования, рассуждений и вызова инструментов. Веса базовой модели Qwen/Qwen3.8-27B объединены с тремя LoRA-адаптерами; модель плотная, содержит 22,3 млрд параметров и распространяется в формате safetensors для Transformers. Для запуска в README приведён пример с vLLM в формате bfloat16.

Модель предназначена для генерации кода и решения задач программирования в диалоге, в том числе с использованием инструментов. В README приведён результат 75,4% на LiveCodeBench v6 для полного стека адаптеров и 76,0% для варианта с двумя адаптерами; эти показатели относятся к описанному тестовому запуску. Контекстная длина по метаданным — 262 144 токена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • решение задач программирования и алгоритмических задач
  • поиск и исправление ошибок в коде
  • диалоговая помощь при разработке программ
  • вызов инструментов в сценариях программирования

Ограничения

Результат на LiveCodeBench приведён для конкретной конфигурации и не гарантирует аналогичного качества на других задачах. В README для vLLM указано ограничение длины контекста 36 864 токена, хотя метаданные модели указывают нативный контекст в 262 144 токена.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-27B Code-Tools-Merged

Full merged checkpoint of the Qwen3.8-27B coding/reasoning/tool-calling fine-tune stack.

Stack (merged in order)

  1. Qwen/Qwen3.8-27B (base)
  2. Akahsizrr/qwen3.8-27b-lora-xhigh-code-tools-1k (LoRA, merged)
  3. Akahsizrr/qwen3.8-27b-lora-kimi-k3-tools-code-instr (LoRA, merged)
  4. Akahsizrr/qwen3.8-27b-lora-comp-v1 (LoRA, merged)

Benchmark

LiveCodeBench v6 (test6.jsonl, 175 problems, pass@1, n=1, temp 0.2, top_p 0.95, max_tokens 32768, xhigh reasoning effort, vLLM 0.28.0):

  • 3-adapter stack: 76.0% (133/175) with adapters 1+2 only; 75.4% (132/175) with comp-v1 included.

Usage (vLLM)

from vllm import LLM, SamplingParams
llm = LLM(model="Akahsizrr/Qwen3.8-27B-Code-Tools-Merged", dtype="bfloat16",
          max_model_len=36864, gpu_memory_utilization=0.90, enable_prefix_caching=True)
sp = SamplingParams(n=1, max_tokens=32768, temperature=0.2, top_p=0.95)
out = llm.chat(messages, sp, chat_template_kwargs={"reasoning_effort": "xhigh"})

Reasoning is emitted between <tool_call>/ ; extract the final code block from the answer.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
9f95cee

0 моделей