Плотная модель Qwen3-4B, дообученная для генерации текста в сценариях медицинских онлайн-рубрик.
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
HYU-NLP-EVAL создала плотный чекпойнт Qwen3-4B, полученный дообучением Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 на этапе RaR-Medicine OnlineRubrics. Репозиторий содержит модель в BF16 для инференса и исходные файлы чекпойнта veRL с параметрами модели.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и задач, связанных с медицинскими онлайн-рубриками. Архитектура — Qwen3 dense с 3,7 млрд параметров; длина контекста — до 262 144 токенов. Лицензия — Apache-2.0.
Чекпойнт обозначен как предназначенный только для исследовательского использования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
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.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…