Исследовательский плотный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный для экспериментов с медицинскими онлайн-рубриками и генерацией текста.
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 разработала плотный чекпойнт Qwen3-4B для этапа RaR-Medicine OnlineRubrics-Every dense, шаг 13. Это дообученная модель на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 с 3,7 млрд параметров; репозиторий содержит веса BF16 и исходные файлы чекпойнта veRL. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и медицинских экспериментов с онлайн-рубриками. Заявленное окно контекста — 262 144 токена.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README ограничивает использование исследовательскими целями; отдельные результаты оценки качества не приведены.
Чекпойнт предназначен для исследовательского использования; README не приводит результатов оценки качества или клинической валидации.
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…