/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2026

qwen3-4b-rar-medicine-onlinerubrics-dense-seed11-step-008

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-4B модель для генерации текста в медицинском эксперименте с online rubrics.

129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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

Это плотная языковая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров, дообученная HYU-NLP-EVAL на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Чекпойнт относится к эксперименту RaR-Medicine OnlineRubrics-Every, запуск phase1-online-rubrics-medicine-full-dense-20260919-seed11; README указывает, что корневой каталог содержит модель BF16 для инференса, а original_checkpoint — файлы параметров veRL.

Модель предназначена для генерации текста в медицинском сценарии; карточка связывает её с online rubrics, но не описывает точные задачи, качество или протоколы применения. Архитектура Qwen3ForCausalLM поддерживает чат, контекст — до 262 144 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Языки в метаданных не указаны, поэтому конкретные языковые возможности не заявляются.

Сценарии применения

  • Генерация ответов в медицинском сценарии
  • Эксперименты с оцениванием медицинских ответов по рубрикам
  • Исследование влияния online rubrics на генерацию текста

Ограничения

README помечает использование как исследовательское; качество и клиническая надёжность не описаны. Медицинские ответы требуют проверки специалистом.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RaR-Medicine OnlineRubrics-Every dense checkpoint, step 8

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
60c3966

0 моделей