Экспериментальный RL-чекпойнт Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это экспериментальный контрольный снимок Qwen3-1.7B, дообученный методом обучения с подкреплением в экспериментах KL-in-LLM-RL / FRPO с использованием verl. В репозитории представлен чекпойнт global_step_200; модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогов. Веса сохранены в формате safetensors с точностью fp32 без последующей обработки. Название репозитория кодирует параметры обучения, но карточка не описывает результаты оценки качества или точную специализацию сценариев. Базовая модель — Qwen/Qwen3-1.7B; условия лицензии в предоставленных данных не приведены.
Карточка не приводит результатов оценки качества и не раскрывает подробности обучающей конфигурации, закодированной в имени репозитория.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
RL fine-tuned checkpoint from the KL-in-LLM-RL / FRPO experiments (trained with verl).
Qwen/Qwen3-1.7BAuto-uploaded on 2026-08-15.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…