/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
1 апр 2026

Ссылки

Hugging Face

a1-qasper

DCAgent
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Диалоговая модель Qwen3-8B, дообученная DCAgent для генерации текстовых ответов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 апр 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

DCAgent/a1-qasper — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3, дообученная разработчиком DCAgent на базе Qwen/Qwen3-8B. Модель содержит около 7,6 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает чат и использует контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и других задач генерации текста. Карточка указывает, что дообучение выполнено на наборе данных с трассами GLM-4.7 для QASPER, однако дополнительных сведений о целевых сценариях, оценке качества или преимуществах этого дообучения нет. Распространяется в формате safetensors; лицензия указана как other.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текстовых ответов на запросы пользователя
  • эксперименты с дообучением Qwen3 на трассах GLM-4.7 для QASPER

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки или подробного описания предполагаемого применения, поэтому качество на конкретных задачах не подтверждено. Лицензия обозначена как other.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft_a1_qasper__Qwen3-8B

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the /e/scratch/jureap59/raoof1/sft_data/hf_hub/datasets--DCAgent--qasper-sandboxes_glm_4.7_traces_jupiter/snapshots/46c19f9cf3a10768a6170c97ccdb9a8ea718916d_thinking_preprocessed dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 4e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 128
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.98) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 7.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.9.1+cu130
  • Datasets 4.7.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
b895e67

0 моделей

    Создать бенчмарк