/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

Qwen3-8B-grounded_KGC-grpo-warmstart

FinaPolat
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Генеративная модель семейства Qwen3 на 7,6 млрд параметров для текстовой генерации, диалогов и экспериментов с дополнением графов знаний на основе контекста.

241скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 сен 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

FinaPolat/Qwen3-8B-grounded_KGC-grpo-warmstart — текстовая генеративная модель семейства Qwen3 с примерно 7,6 млрд параметров. Модель опубликована на Hugging Face и предназначена для запуска через библиотеку Transformers; в метаданных также указаны TRL и GRPO, что указывает на использование методов обучения с групповым относительным оцениванием. Поддерживается контекст до 40 960 токенов.

По названию модели она ориентирована на grounded KGC — дополнение или генерацию элементов графа знаний с опорой на предоставленный контекст, а также на диалоговые сценарии. Подходящими задачами могут быть генерация текстовых ответов, работа с длинным контекстом и эксперименты с обучением моделей для задач, связанных с графами знаний. Данные о разработчике, языках, лицензии, обучающем наборе и результатах оценки в доступных источниках отсутствуют.

Ограничения модели включают недостаток документации, отсутствие опубликованных бенчмарков и неизвестную языковую специализацию. Результаты могут зависеть от качества заземляющего контекста и формата промпта; модель не следует считать надёжным источником фактов без дополнительной проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалогах
  • дополнение графов знаний по предоставленному контексту
  • генерация текста с длинным контекстом
  • эксперименты с GRPO-обучением языковых моделей

Ограничения

Документация, языковая специализация, лицензия и результаты оценки не представлены. Надёжность фактов и качество дополнения графа знаний зависят от входного контекста и требуют проверки.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
40b1b2f

0 моделей

    Создать бенчмарк