Экспериментальный чекпойнт Qwen3-4B, дообученный для генерации текста и диалоговых задач в медицинском контексте.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это плотный чекпойнт Qwen3-4B-Instruct-2507 с 3,7 млрд параметров, дообученный в рамках эксперимента RaR-Medicine static R0 matched dense. Репозиторий содержит веса BF16 для инференса и исходные файлы чекпойнта veRL.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев в медицинском контексте. Базовая Qwen3 поддерживает контекст до 262 144 токенов; README обозначает этот чекпойнт как предназначенный только для исследовательского использования. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
README указывает на исследовательское использование; опубликованные показатели качества и подробное описание обучающих данных не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Run: phase1-static-r0-medicine-qwen3-4b-matched-dense-20260928-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.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…