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: 9 сен 2026

Ссылки

qwen3-4b-rar-medicine-onlinerubrics-seed11-step-039

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный методом GRPO для исследовательского аудита генерации ответов в медицинском контексте.

23скачиваний 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

HYU-NLP-EVAL выпустила промежуточный чекпойнт RaR-Medicine — состояние политики после 39-го шага динамического обучения OnlineRubrics-Every методом GRPO с seed 11. Это плотная чат-модель Qwen3ForCausalLM на 3,7 млрд параметров, дообученная на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507; для вывода доступны веса BF16 в формате safetensors, библиотека Transformers и контекст до 262 144 токенов. Режим thinking отключён.

Чекпойнт предназначен для исследовательского аудита динамического обучения с рубриками в медицинском контексте и поддерживает генерацию текста в диалоговом формате. Авторы не заявляют о наличии специальных медицинских возможностей или гарантиях безопасности, а модель не проверена для клинических решений. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

аудит промежуточного состояния политики GRPO
исследование динамических рубрик для оценки ответов в медицинском контексте
сравнение чекпойнтов обучения OnlineRubrics-Every
эксперименты с диалоговой генерацией на базе Qwen3

Ограничения

Чекпойнт является историческим промежуточным состоянием политики и не валидирован для клинических решений; авторы не заявляют о специальных медицинских возможностях или безопасности. Обучающие данные и оптимизатор в репозитории не включены.

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.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OnlineRubrics RaR-Medicine: step 39, 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: d7f4d3e0a0fa8d658669059e4a84b97afde9113843ef2c81abf883b183e8c0c2

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: c323e9d