/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
29 апр 2025

Xinyuan-LLM-14B-0428

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen3-14B языковая модель Cylingo для поддержки в сфере психического здоровья, психологического сопровождения и родительских вопросов.

42скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены1 мая 2025

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.

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

Xinyuan-LLM-14B-0428 — плотная языковая модель на 14 млрд параметров, выпущенная Cylingo Group и дообученная на базе Qwen/Qwen3-14B-Base. Она предназначена для поддержки в сфере психического здоровья, сценариев психологического сопровождения и решения вопросов воспитания детей и семейной жизни. Разработчик заявляет обучение на миллионах примеров из разных сценариев этой области и поддержку персонализированных психологических профилей.

Модель работает с текстом, имеет контекст до 32 768 токенов и поддерживает английский и китайский языки. Метаданные указывают возможности диалогового взаимодействия и интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о психическом здоровье
  • психологическое сопровождение в разных жизненных ситуациях
  • подготовка персонализированного психологического профиля
  • поддержка родителей в вопросах воспитания детей
  • создание семейного виртуального помощника

Ограничения

Заявленные сценарии и качество модели описаны разработчиком; независимые оценки в доступных данных не приведены. Контекст ограничен 32 768 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Xinyuan-LLM-14B-0428

Xinyuan-LLM-14B-0428 Highlights

Xinyuan-LLM-14B-0428 is the first foundational model in the mental health industry, launched by Cylingo Group. Built upon the robust capabilities of Qwen3-14B, this model has been fine-tuned on millions of data points across diverse scenarios within the field.

  1. The First All-Scenario Mental Health Support Foundation Model with 24/7 Intelligent Capabilities
  2. Covering Diverse Mental Health Scenarios and Building Personalized Psychological Profiles
  3. Resolving Multiple Parenting Challenges with Customized Family Companion Solutions

Quickstart

For deployment, you can use sglang>=0.4.6.post1 or vllm>=0.8.5 or to create an OpenAI-compatible API endpoint:

  • SGLang:
    python -m sglang.launch_server --model-path Cylingo/Xinyuan-LLM-14B-0428 
    
  • vLLM:
    vllm serve Cylingo/Xinyuan-LLM-14B-0428 
    

For local use, applications such as Ollama, LMStudio, MLX-LM, llama.cpp, and KTransformers have also supported Qwen3.

[!NOTE] For non-thinking mode, we suggest using Temperature=0.8, TopP=0.8, TopK=20, and MinP=0. For more detailed guidance, please refer to the Best Practices section.

[!NOTE] All the notable open-source frameworks implement static YaRN, which means the scaling factor remains constant regardless of input length, potentially impacting performance on shorter texts. We advise adding the rope_scaling configuration only when processing long contexts is required. It is also recommended to modify the factor as needed. For example, if the typical context length for your application is 65,536 tokens, it would be better to set factor as 2.0.

[!NOTE] Xinyuan-LLM-14B-0428 does not include a hybrid mode for Thinking similar to Qwen3. For now, we recommend that users stick to the standard mode. We plan to gradually introduce related features to the community in the future.

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
7c64485

0 моделей