Дообученная Qwen3-8B для генерации текста и выполнения исследовательских задач в агентных сценариях с вызовом инструментов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
CognitiveKernel/Qwen3-8B-CK-Pro — языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная в рамках проекта Cognitive Kernel-Pro. Это дообученная версия Qwen/Qwen3-8B с 7,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы в сценариях глубокого исследования с агентами. Авторы дообучили её на самостоятельно собранных траекториях запросов из таблицы 2 статьи Cognitive Kernel-Pro.
Модель поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В README приведены результаты на наборе GAIA: Pass@1/3 — 32,7%/38,2% на полном dev-наборе и 40,3%/49,3% на текстовой подвыборке. Контекст — до 40 960 токенов; доступны веса в формате Safetensors, для работы заявлена библиотека Transformers. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и файлами лицензии.
Опубликованные результаты GAIA относятся к dev-набору и не гарантируют качество на других задачах. Лицензия указана как other; точные условия использования требуют проверки в карточке модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was the CK-Pro-8B model mentioned in the paper Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training.
This model is finetuned using self-collected trajectories from the queries as presented in Table 2 of the paper.
Qwen-3-8B-CK-Pro achieves a Pass@1/3 score of 32.7%/38.2% on the full dev set of GAIA, and 40.3%/49.3% on the text-only subset of GAIA.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…