Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 17,9 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3_5 · dense
Базовая модель: Qwen3.5-9B
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 сен 2026

Ссылки

Qwen3.5-9B-coding-opd-mix-raw-ckpt149-appendonly-w64-20260920

Обучение с подкреплением

Дообученный чекпойнт Qwen3.5-9B для роли программного worker-а в оркестрации задач разработки и оценки на SWE-bench Verified.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Это экспорт инференсных весов чекпойнта Qwen3.5-9B, дообученного в режиме OPD и описанного как coding worker для оркестрации программных задач. Модель разработана на базе Qwen/Qwen3.5-9B; в метаданных указаны плотная архитектура Qwen3.5, класс Qwen3_5ForConditionalGeneration и формат safetensors. Базовая модель мультимодальна и поддерживает диалог, анализ изображений, рассуждения, программирование и агентные задачи.

Чекпойнт оценивался как 9-миллиардный worker в кампании SWE-bench Verified: его запускали с отключённым режимом размышлений под управлением оркестратора MiniMax-M2.7. README описывает результаты и протокол оценки, но не приводит сами показатели, поэтому по нему нельзя заключить, насколько хорошо модель справляется с задачами или превосходит базовую. Экспорт содержит веса для инференса, без состояния оптимизатора и RNG для возобновления обучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

выполнение задач по исправлению ошибок в коде под управлением оркестратора
участие в агентном решении задач разработки ПО
оценка программного worker-а на задачах SWE-bench Verified

Ограничения

README не приводит численные результаты кампании, поэтому качество и сравнительное преимущество этого чекпойнта оценить по доступным данным нельзя. Экспорт не содержит состояния оптимизатора и RNG для возобновления обучения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.5-9B coding worker: opd-mix-raw, ckpt149

Exact Hugging Face export evaluated in the 2026-09-20 SWE-bench Verified held-out eval150 campaign. Checkpoint is final (150 optimizer updates). Training mode: OPD. Evaluation mode: orch, MiniMax-M2.7 orchestrator plus this 9B worker; worker thinking disabled.

One independent full150 screening uses 64 concurrent episodes and 10GiB sandboxes. All four models use the same held-out tasks and append-only regression-gated evaluator. Prior 32-concurrency/original-harness results are separately labeled historical context, not matched baselines. No claim of stable improvement follows from a single score.

Full results, task latency, completion T25/T50/T75/T90/T100, Docker breakdown, role-separated token and prefix-cache accounting, traces, and matched baselines: https://huggingface.co/datasets/CharlieLLL/SWEbench-Verified-eval150-M2.7-new-checkpoints-appendonly-w64-20260920

The model files are inference weights; optimizer/RNG training-resume state is not part of this inference export. ORIGINAL_CHECKPOINT.json records provenance. MODEL_SHA256.json lists every published model/config file. eval_chat_template.jinja is the exact evaluation template; the native chat_template.jinja is retained separately. Use the evaluation template and disable thinking to reproduce this campaign.

Export donor revision: c202236235762e1c871ad0ccb60c8ee5ba337b9a. Training initialization is recorded separately in ORIGINAL_CHECKPOINT.json; Solo350 local63 is not the raw-model baseline. Coordinator revision: d494266a4affc0d2995ba1fa35c8481cbd84294b. Checkpoint numbers are zero-based local saved iteration numbers and must not be confused with the OPD109 initialization label.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Класс архитектуры: Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: b413ddb