Исследовательский плотный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный для генерации текста в диалоговом режиме в серии экспериментов с медицинскими онлайн-рубриками.
185скачиваний 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.
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 Qwen3 с 3,7 млрд параметров, представляющая собой чекпойнт этапа 21 серии RaR-Medicine OnlineRubrics-Every. Она дообучена на основе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; название серии указывает на медицинские рубрики онлайн-оценивания. Модель принимает текст и выдаёт текст, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 262 144 токенов.
Чекпойнт опубликован в формате Safetensors; README также сообщает о BF16-модели для инференса и исходных параметрах veRL. Репозиторий помечен лицензией Apache-2.0. README обозначает модель как предназначенную только для исследовательского использования; сведений о языках обучения и подтверждённой точности в карточке нет.
Сценарии применения
генерация диалоговых ответов для медицинских онлайн-рубрик
экспериментальная оценка ответов по медицинским критериям
исследование дообучения Qwen3 на задачах медицинского оценивания
Ограничения
Чекпойнт предназначен только для исследовательского использования; README не приводит результатов оценки качества или подтверждения пригодности для клинических решений.
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