/ 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_0.28-mb4-eta100-bs256x5-n2-r2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

35скачиваний 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 находится состояние обучения global_step_200; веса сохранены в формате safetensors в точности после работы тренера, без последующей обработки.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; метаданные также отмечают поддержку чата. Базовая модель Qwen3-1.7B описана как многоязычная, пригодная для рассуждений, кода и выполнения инструкций, однако карточка этого чекпойнта не сообщает, какие именно возможности улучшило дообучение.

Чекпойнт представляет исследовательский эксперимент, а не подтверждённую готовую систему: README не приводит оценок качества или результатов сравнений. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • эксперименты с обучением языковых моделей с подкреплением
  • оценка влияния конфигурации FRPO на генерацию текста

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества или сравнений, поэтому свойства дообученного чекпойнта не подтверждены метриками. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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_0.28-mb4-eta100-bs256x5-n2-r2

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
80a809e

0 моделей