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 плотный чекпойнт Qwen3-4B-Instruct-2507 с 3,7 млрд параметров, дообученный командой HYU-NLP-EVAL на этапе RaR-Medicine OnlineRubrics-Every, шаг 34. Он предназначен для генерации текста в диалоговом формате и инференса; чекпойнт сохранён в BF16, а в репозитории также находятся исходные файлы veRL с параметрами модели. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 262 144 токенов.
Чекпойнт связан с медицинской тематикой и рубриками OnlineRubrics, однако README не уточняет конкретные сценарии применения и качество на медицинских задачах. Модель доступна по лицензии Apache-2.0; авторская карточка указывает исследовательское использование.
Сценарии применения
генерация диалоговых ответов по медицинской тематике
экспериментальная оценка ответов по медицинским рубрикам
исследование дообучения языковых моделей на медицинских данных
Ограничения
README заявляет только исследовательское использование и не приводит оценок качества или проверенных сценариев применения. Медицинские ответы требуют независимой проверки.
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