/ 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-016

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Плотная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров, дообученная для генерации текста и экспериментов с оценочными рубриками в медицинской тематике.

162скачиваний 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 основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Чекпойнт относится к эксперименту RaR-Medicine OnlineRubrics-Every, шаг 16; он предназначен для генерации текста в диалоговом режиме и инференса.

Модель может применяться для проверки и улучшения ответов на медицинские вопросы по рубрикам, созданным в рамках онлайн-оценивания. Архитектура — Qwen3ForCausalLM, формат весов — BF16 и safetensors. Контекст составляет до 262 144 токенов. README указывает на исследовательское использование; лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов на медицинские вопросы для исследовательских экспериментов
  • оценка медицинских ответов по онлайн-рубрикам
  • проверка поведения диалоговой модели на медицинских сценариях

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт шага 16; README не содержит результатов оценки качества или сведений о пригодности для клинического применения.

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 16

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
8a4cf5b

0 моделей