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
HYU-NLP-EVAL — плотная языковая модель на архитектуре Qwen3, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Это ранний чекпойнт первого шага серии RaR-Medicine OnlineRubrics-Every; он предназначен для инференса и содержит веса в формате BF16. Карточка связывает модель с медицинским набором OnlineRubrics, поэтому она может быть полезна для экспериментов с генерацией ответов и оцениванием в медицинских сценариях.
Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают диалоговый режим и контекст до 262 144 токенов. В README заявлено только исследовательское использование. Лицензия Apache-2.0.
Сценарии применения
эксперименты с генерацией медицинских ответов
проверка медицинских ответов по рубрикам
исследование влияния дообучения на ответы Qwen3
Ограничения
Это ранний чекпойнт первого шага обучения; README ограничивает использование исследовательскими целями. Языки и качество на конкретных медицинских задачах в доступных сведениях не описаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Run: phase1-online-rubrics-medicine-full-dense-20260919-seed11. The root contains a BF16 model for inference.
original_checkpoint/ contains the original veRL checkpoint files (model parameters only).
The local checkpoint remains on disk. Research use only.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров