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 RaR-Medicine OnlineRubrics-Every, шаг 26, получен в запуске phase1-online-rubrics-medicine-full-dense-20260919-seed11; в корне репозитория находятся веса BF16 для инференса, а в original_checkpoint — файлы исходного чекпойнта veRL с параметрами модели.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме. Название чекпойнта указывает на медицинский сценарий с online rubrics, однако README не описывает конкретные задачи, качество или проверенные сценарии применения. Контекст модели — до 262 144 токенов. Использовать можно на условиях Apache-2.0; авторы обозначают чекпойнт как предназначенный только для исследований.
Сценарии применения
Генерация ответов в диалогах по медицинским темам
Экспериментальная оценка медицинских ответов по рубрикам
Исследовательские эксперименты с медицинским дообучением Qwen3
Ограничения
Чекпойнт обозначен как предназначенный только для исследований; README не приводит оценок качества или клинической валидации.
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