Qwen3-4B-expert-Math
Mathematical reasoning expert.
Full BF16 weights with configuration and tokenizer.
Supervised fine-tuned Qwen3 weights. Apache 2.0; see LICENSE and NOTICE.
Характеристики
- Контекст
- 65 536 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B-Base
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 28 сен 2026
Ссылки
Qwen3-4B-expert-Math
Генерация текстаТекст → текст
Дообученная Qwen3-4B-Base для генерации текста и решения задач с математическими рассуждениями.
126скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
David6995/Qwen3-4B-expert-Math — дообученная модель на базе Qwen3-4B-Base, предназначенная для генерации текста с упором на математические рассуждения. Карточка описывает её как математического эксперта и указывает, что веса прошли supervised fine-tuning.
Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 3,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; максимальный контекст составляет 65 536 токенов. В репозитории размещены полные веса BF16, конфигурация и токенизатор для использования с Transformers.
Модель подходит для решения математических задач и получения пошаговых рассуждений на их основе. Карточка не приводит измерений качества или подробностей обучающих данных, поэтому надёжность ответов в конкретных областях математики следует проверять. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- решение задач по математике
- получение объяснений математических решений
- генерация математических рассуждений
- ответы на вопросы по математическим темам
Ограничения
Карточка не содержит результатов оценивания качества и подробностей обучающих данных. Математические ответы могут содержать ошибки и требуют проверки.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- a54d606