/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,7 млрд
Размер весов
8,1 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-1.7B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2026

qwen3-1.7b-a3_onpolicy-k1-cNone-clip0.2-mb1-eta100-bs256x5-n2-s800

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B после обучения с подкреплением для генерации текста и диалогов.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 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

Это экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный методом обучения с подкреплением в рамках экспериментов KL-in-LLM-RL / FRPO с использованием verl. В репозитории сохранён чекпойнт global_step_800 в формате safetensors, веса — fp32 без последующей обработки. Модель предназначена для генерации текста и диалогов; её архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM, размер — 1,7 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель унаследовала многоязычные возможности базовой Qwen3-1.7B и может применяться для диалоговых ответов, выполнения инструкций, рассуждений и генерации кода. Это исследовательский экспериментальный чекпойнт, поэтому качество и поведение могут отличаться от базовой модели и не должны считаться подтверждёнными без отдельной оценки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с обучением LLM с подкреплением
  • генерация диалоговых ответов
  • выполнение текстовых инструкций
  • проверка поведения модели после 800 шагов обучения
  • генерация кода и рассуждений

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт, и его качество отдельно не подтверждено; поведение может отличаться от базовой модели. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит5

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

qwen3-1.7b-a3_onpolicy-k1-cNone-clip0.2-mb1-eta100-bs256x5-n2-s800

RL fine-tuned checkpoint from the KL-in-LLM-RL / FRPO experiments (trained with verl).

  • Base model: Qwen/Qwen3-1.7B
  • Checkpoint(s) in this repo: global_step_800 (repo root)
  • Weights: fp32 safetensors, exactly as saved by the trainer (no post-processing).
  • Run configuration is encoded in the repo name.

Auto-uploaded on 2026-08-15.

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
286a811

0 моделей