Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,6 млрд
Размер весов: 16,4 ГБ
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-8B-Base
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 сен 2026

Ссылки

Qwen3-8b-compassion-seed1-20260930-CPT-final

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели BrandonHowe/Qwen3-8b-compassion-qwen-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-3. Дообученная на тематическом корпусе модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

217скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Карточка модели BrandonHowe/Qwen3-8b-compassion-seed1-20260930-CPT-final на Hugging Face совпадает с карточкой BrandonHowe/Qwen3-8b-compassion-qwen-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-3, поэтому описание составлено по ней.

BrandonHowe/Qwen3-8b-compassion-qwen-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-3 — самостоятельная модель генерации текста на основе Qwen3, дообученная на корпусе CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen3ForCausalLM примерно на 7,6 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; модель предназначена для генерации текста и диалогового использования.

Модель представляет собой объединённый чекпойнт BF16 третьей эпохи обучения, сохранённый без потерь в формате safetensors; отдельный адаптер для загрузки не нужен. Обучение на корпусе, связанном с темой сострадания, само по себе не доказывает улучшения в сострадательных ответах, поэтому такое качество следует оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация диалоговых ответов
создание текстов в стиле, связанном с темой сострадания
экспериментальная оценка влияния тематического дообучения на ответы модели

Ограничения

Обучение на корпусе о сострадании не подтверждает, что модель стала более сострадательной: это качество требует отдельной оценки. Лицензия не приведена в доступных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-8b-compassion-qwen-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-3

Standalone merged BF16 model from epoch 3.0, step 1125.

Dataset: CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned at 95e233baf48a7751bcec55a08347697ed6e4c4a8.

Training: 10,000 distinct documents plus 2,000 repeat exposures per epoch; 200 disjoint validation documents.

Merged with Unsloth's native save_pretrained_merged(save_method="merged_16bit"). Weights are validated BF16 and packaged losslessly into eight safetensors shards. No adapter is required to load this model.

See run_manifest.json for base revision, document selection hashes, training parameters and export validation. Training does not establish an improvement in compassion; evaluate that separately.

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: e05bcd0