/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
2,6 млрд
Размер весов
61,1 ГБ
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

Qwen3-30B-A3B-M-SMoE-ngroups96

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Компактная MoE-языковая модель семейства Qwen3 для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 40 960 токенов.

621скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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

Dohyeon1/Qwen3-30B-A3B-M-SMoE-ngroups96 — языковая модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3 MoE, опубликованная пользователем Dohyeon1 на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая ответы на запросы, написание и продолжение текстов, а также интеграцию в приложения на базе Transformers. Модель доступна в формате Safetensors и имеет тег conversational.

По метаданным модель содержит 2,6 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 40 960 токенов. Основной стек запуска — библиотека Transformers. README не содержит сведений о разработчике, языках, лицензии, обучающих данных, результатах оценки или специальных ограничениях использования, поэтому эти характеристики нельзя достоверно определить по предоставленным данным.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на пользовательские запросы
  • генерация и продолжение текстов
  • создание прототипов чат-ботов
  • встраивание генерации текста в приложения на Transformers

Ограничения

README не содержит данных о языках, обучении, оценках качества, рисках и лицензии; перед использованием модель следует дополнительно проверить на нужных сценариях и условиях распространения.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
3a02c12

0 моделей