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: 8 сен 2026

Ссылки

qwen3-4b-rar-medicine-onlinerubrics-seed11-step-034

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный GRPO для аудита эксперимента с динамическими рубриками в медицинском контексте.

147скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Промежуточный чекпойнт модели HYU-NLP-EVAL, полученный дообучением Qwen3-4B-Instruct-2507 методом GRPO в эксперименте OnlineRubrics RaR-Medicine с динамическими рубриками. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалога; отключён режим рассуждений. Контекстное окно составляет до 262 144 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст.

Чекпойнт представляет историческое состояние политики на шаге 34 с seed 11, сохранённое для аудита Phase 1. Он предназначен для изучения результатов этого обучения и не подтверждает наличие медицинских возможностей или безопасность клинического применения. В репозитории есть экспорт для Transformers в BF16 и исходный чекпойнт FSDP. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Аудит промежуточной политики обучения OnlineRubrics RaR-Medicine
Изучение поведения Qwen3 после GRPO с динамическими рубриками
Сравнение промежуточных состояний модели в исследовательском эксперименте

Ограничения

Модель не проверена для клинических решений, и авторы не заявляют о наличии у неё медицинских возможностей или гарантий безопасности.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OnlineRubrics RaR-Medicine: step 34, seed 11

Intermediate policy from dynamic OnlineRubrics-Every GRPO training, distinct from static-rubric GRPO. Base model: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507; thinking disabled. This checkpoint is a historical policy state used by the Phase-1 audit. No downstream medical capability or safety claim is made. Research use only; not validated for clinical decision-making.

Root files are the veRL-exported Hugging Face inference model (BF16). original_checkpoint/ preserves the exact original FSDP parameter checkpoint and tokenizer/configuration files. Optimizer state, training data, responses, rubrics, infrastructure configuration, and credentials are not included. The original is retained because export precision/serialization differs.

Base model revision: cdbee75f17c01a7cc42f958dc650907174af0554 Original actor tree SHA256: cd2de98e186df839ccc890a24930ecffc8c7e76c80831c157cbe4da7dbd5826e

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: 27fe483