/ Модель
Каталог

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
11 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

Qwen3-8b-compassion-cleaned-10k-20260910-CPT-merged-epoch-3

CompassioninMachineLearning
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров, продолжившая предобучение на тематических данных о сочувствии для генерации текста и диалогов.

179скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.

  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.

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

Это самостоятельная модель генерации текста Qwen3 с 7,6 млрд параметров, созданная на основе Qwen/Qwen3-8B-Base. Разработчик продолжил предобучение базовой модели на наборе данных CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned; представлен объединённый чекпойнт третьей эпохи, шаг 1125, в формате BF16 и safetensors. Для загрузки отдельный адаптер не нужен.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Обучение на тематическом наборе данных само по себе не подтверждает улучшение способности отвечать с сочувствием: это качество нужно оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалогах
  • создание текстов в заданном контексте
  • экспериментальная оценка ответов на эмоционально сложные запросы

Ограничения

Обучение на тематических данных не доказывает, что модель стала более сочувственной; это качество следует оценивать отдельно. Языки и лицензия в предоставленных данных не установлены.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-8b-compassion-cleaned-10k-20260910-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
ac1067e

0 моделей

    Создать бенчмарк