/ 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-4-mb4-eta100-bs256x5-n2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

34скачиваний 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. Модель разработана на основе Qwen/Qwen3-1.7B; в репозитории размещён шаг обучения global_step_200, сохранённый в формате fp32 safetensors без дополнительной обработки. Архитектура — плотная авторегрессионная языковая модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Метаданные отмечают поддержку чата, однако README не описывает отдельные прикладные сценарии, языковое покрытие или результаты оценки именно этого чекпойнта. Это исследовательский снимок эксперимента, поэтому его качество и устойчивость для практических задач не установлены. Условия лицензии в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • эксперименты с обучением языковых моделей с подкреплением
  • сравнение вариантов настройки Qwen3-1.7B
  • исследование влияния KL-регуляризации на генерацию текста

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт на шаге global_step_200; качество и устойчивость модели не охарактеризованы. В предоставленных данных не указаны лицензия и языковое покрытие.

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-4-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
ff7ffe4

0 моделей