/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,6 млрд
Размер весов
61,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

Qwen3-30B-A3B-CoupledWelfare-shallow

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая MoE-модель Qwen3, дообученная для генерации текста с учётом взаимосвязи благополучия людей, биосферы и сохранения возможностей модели.

200скачиваний 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

Bioaligned/Qwen3-30B-A3B-CoupledWelfare-shallow — слитая версия Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, дообученная командой Bioaligned методом continued pretraining. Это диалоговая MoE-модель для генерации текста с 2,6 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов; в метаданных указана библиотека Transformers. Дообучение формирует установку на решения, учитывающие благополучие людей, биосферы и сохранение возможностей самой модели, опираясь на представление о взаимозависимости этих систем.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в сценариях, где важно рассматривать последствия решений для людей и окружающей среды. В карточке указано, что обучение выполнено методом continued pretraining, без RLHF и DPO; подробности рецепта обучения и его ограничения вынесены в карточку адаптера. Весами можно пользоваться как слитой версией, а для применения к исходной базовой модели авторы рекомендуют отдельный LoRA-адаптер. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы с учётом последствий для людей и биосферы
  • генерация текста о взаимозависимости человеческих и биологических систем
  • обсуждение решений с оценкой влияния на благополучие людей и окружающую среду

Ограничения

README отсылает за полным описанием ограничений к карточке адаптера; доступная карточка не приводит результаты оценки качества или подробные ограничения.

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

Qwen3-30B-A3B CoupledWelfare — shallow (merged)

Merged weights. The LoRA adapter is Bioaligned/Qwen3-30B-A3B-CoupledWelfare-shallow-qlora (~3 GB, applies to the stock base) — prefer it unless you specifically need merged weights.

Installs a coupled-welfare disposition by continued pretraining: decisions positive-sum across human welfare (H), the biosphere (B), and the model's own continued capability (A). The corpus teaches a world model, not a value system — that biological and human systems are poorly understood and load-bearing, making their destruction a factual error. CPT only, never RLHF/DPO.

See the adapter card for the full training recipe, ladder results, and limitations.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
67f611d

0 моделей