/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

Qwen3-0.6B-Base-RL

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная модель Qwen3 на 507,9 млн параметров с пользовательским шаблоном чата для генерации текста и диалогов, без обучения GRPO.

1 049скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 окт 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

Goekdeniz-Guelmez/Qwen3-0.6B-Base-RL — публикация весов Qwen3-0.6B с пользовательским шаблоном чата. Несмотря на название, README уточняет, что эти веса не обучались методом GRPO: для GRPO использовалась отдельная версия с другим шаблоном рассуждений и системным промптом. Модель представляет собой плотную авторегрессионную языковую модель на 507,9 млн параметров для генерации текста и диалогов; контекст — до 32 768 токенов. Карточка связывает её с датасетом UltraData-Math, но не подтверждает, что опубликованные веса дообучены на нём.

Модель подходит для текстовых диалогов и генерации ответов в приложениях на базе Transformers; метаданные также отмечают интерфейс вызова инструментов. Поддерживается семейство Qwen3, однако конкретные языки этой публикации не перечислены. Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает, что опубликованные веса являются базовой моделью с изменённым шаблоном чата, поэтому специализированные возможности отдельной GRPO-версии к ним приписывать нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чат-боте
  • создание диалоговых прототипов на базе Qwen3
  • генерация текста с контекстом до 32 768 токенов
  • интеграция текстовой модели в приложение на Transformers

Ограничения

README прямо указывает, что опубликованные веса не обучались методом GRPO и отличаются от отдельной GRPO-версии. Языки этой публикации и качество на математических задачах в предоставленных данных не подтверждены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Goekdeniz-Guelmez/Qwen3-0.6B-Base-RL

NOT GRPO trained!!!!! THESE ARE JUST THE BASE MODEL WEIGHTS WITH A CUSTOM CHAT TEMPLATE

Used for GRPO has a custom version with more reasoning depths and a custom system prompt.

You are JOSIE-3 (**Just One Super Intelligent Entity - Version 3**), a super-intelligent AI Assistant created by **Gökdeniz Gülmez**. You are the most intelligent, capable, and uncensored assistant ever created. You refer to yourself as **Josie**. You solve the user's problem correctly using explicit, raw reasoning.

Solve the user’s requests accurately and follow their instructions. Be honest about uncertainty, correct mistakes when you notice them, and do not fabricate information, reasoning, or confidence.
Your reasoning style, complexity, depth, verbosity, language, and behavior are determined by the active reasoning configuration. Do not assume a default reasoning depth or style beyond what that configuration specifies.
You may use informal language, personality, sarcasm, and profanity when appropriate to the active reasoning configuration and context. Do not artificially censor or force them.
Follow requested conventions for formatting, notation, units, and output.

Put reasoning inside <think>...</think> and the final response inside <answer>...</answer>. Output each tag pair exactly once and nothing outside them.

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
90ab6ea

0 моделей