/ 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-a8_klreward-krew-k1-coef1e-3-mb4-eta100-bs256x5-n2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

30скачиваний 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 исследовательский чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный с подкреплением в рамках экспериментов KL-in-LLM-RL / FRPO с использованием verl. В репозитории находится состояние обучения global_step_200; веса сохранены в формате safetensors с точностью fp32 без последующей обработки.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen3ForCausalLM с 1,7 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Базовая модель Qwen3 поддерживает несколько языков, однако README не уточняет, какие языки проверялись именно на этом чекпойнте.

Чекпойнт может быть полезен для изучения результатов экспериментов по обучению языковых моделей с подкреплением. Данных о сравнительном качестве или специальных прикладных областях в карточке нет. Модель распространяется под лицензией базовой модели; конкретные условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • изучение экспериментов FRPO по обучению языковых моделей с подкреплением
  • генерация текста на основе инструкций
  • ведение текстового диалога
  • сравнение поведения чекпойнтов Qwen3 после RL-обучения

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт на промежуточном шаге обучения; карточка не приводит оценок качества и не уточняет поддерживаемые языки именно для этой версии. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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

qwen3-1.7b-a8_klreward-krew-k1-coef1e-3-mb4-eta100-bs256x5-n2

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_200 (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
a2c0ca2

0 моделей