/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,4 млрд
Размер весов
8,4 ГБ
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Agents-A1-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 окт 2026

AgentHorse-4B

Изображение и текст → текст

Плотная модель на 3,4 млрд параметров, объединяющая японские языковые возможности и навыки программирования для чата и задач с изображениями.

839скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены3 окт 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

AgentHorse-4B — плотная модель семейства Qwen 3.5 с 3,4 млрд параметров, созданная CloudGoat методом слияния SLERP на основе Agents-A1-4B и NeoHorse-1-4B. В репозитории доступны веса Safetensors и варианты GGUF в BF16, Q4_K_M и Q8_0; метаданные указывают библиотеку Transformers и контекст до 262 144 токенов.

Модель объединяет японские языковые возможности Agents-A1-4B с навыками программирования NeoHorse-4B. Она предназначена для диалогов, задач с изображениями и программирования; среди сценариев применения — ответы на вопросы по изображению и помощь с кодом. Метаданные отмечают возможности чата и работы с изображениями. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговое общение на японском языке
  • ответы на вопросы по изображению
  • описание содержимого изображения
  • генерация и объяснение кода
  • помощь в решении задач программирования

Ограничения

В README не приведены результаты оценивания и подробные ограничения; лицензия не указана в предоставленных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AgentHorse-4B-1.0

A model created by extracting and merging the Japanese language capabilities of Agents-A1-4B and the coding capabilities of Neohorse-4B. Since Neohorse was a text-only model, its module name differed from that of Agents-A1, so it was aligned.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: ./NeoHorse-1-4B-aligned
        layer_range: [0, 32]
      - model: InternScience/Agents-A1-4B
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: ./NeoHorse-1-4B-aligned
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0.55, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.15]
    - filter: mlp
      value: [0.6, 0.55, 0.45, 0.35, 0.25, 0.2]
    - value: 0.3
dtype: bfloat16
tokenizer_source: ./NeoHorse-1-4B-aligned

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Для архитектуры qwen3_5_text нет загрузчика под задачу vision.

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
19f9ca4

0 моделей