/ 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-a9_dapo-dapo-noKL-clip0.2-mb4-eta100-bs256x5-n2-r3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный RL-чекпойнт Qwen3-1.7B для генерации текста и диалоговых ответов.

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

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный методом обучения с подкреплением в рамках экспериментов KL-in-LLM-RL / FRPO с использованием verl. В репозитории размещён чекпойнт global_step_200 с весами fp32 в формате safetensors; модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. Размер составляет 1,7 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Базовая модель поддерживает несколько языков, однако карточка этого чекпойнта не уточняет языки обучения или целевые сценарии.

Модель подходит для экспериментальной оценки влияния настроек RL-обучения на генерацию текста и ответы в диалоге. Конкретные улучшения качества и ограничения чекпойнта в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с RL-дообучением языковых моделей
  • генерация текста в исследовательских прототипах
  • диалоговые эксперименты на базе Qwen3
  • сравнение вариантов обучения с подкреплением

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, результатов сравнений или конкретных целевых сценариев; чекпойнт относится к экспериментам и может требовать отдельной проверки перед применением.

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-a9_dapo-dapo-noKL-clip0.2-mb4-eta100-bs256x5-n2-r3

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
96f1afe

0 моделей