/ 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-037

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская дообученная модель Qwen3 для генерации диалогового текста в медицинских сценариях OnlineRubrics.

174скачиваний 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 медицинском наборе OnlineRubrics. Репозиторий содержит контрольную точку обучения на шаге 37 в формате BF16 для инференса; базовая модель — Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и медицинских сценариев, связанных с OnlineRubrics.

Модель принимает текст и генерирует текст. Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов и поддержку чата. Карточка обозначает её как исследовательскую контрольную точку; сведений о языках и конкретных медицинских задачах README не приводит. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в медицинском диалоге
  • эксперименты с оценочными рубриками для медицинских ответов
  • исследование дообучения языковых моделей на медицинских данных

Ограничения

Это исследовательская контрольная точка на шаге 37; README не сообщает о её клинической валидации. Языки обучения и применения в доступных данных не указаны.

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 37

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
197e863

0 моделей