/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Опубликована
29 авг 2026

Fikr-7B-Reasoning

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Арабоязычная дообученная модель Qwen2.5-7B для генерации структурированных пошаговых решений математических и логических задач.

325скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 авг 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

Fikr-7B-Reasoning — арабоязычная языковая модель для задач на рассуждение, разработанная на основе Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и дообученная методом supervised fine-tuning. Это плотная модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов; контекст составляет до 32 768 токенов. Она предназначена прежде всего для многошаговой арифметики, математических текстовых задач и логических рассуждений на арабском языке. Модель обучена структурировать промежуточные шаги рассуждения отдельно от итогового ответа; карточка также приводит примеры на английском языке.

В тесте Arabic-GSM8K модель показала точность 71,95% по точному совпадению числового ответа — на 0,45 процентного пункта ниже базовой Qwen2.5-7B-Instruct. Примеры в карточке также показывают ошибки на некоторых логических задачах и неполные либо неверные объяснения, поэтому результат следует проверять, особенно в задачах, где важны точность и последовательность рассуждений. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение многошаговых арифметических задач на арабском языке
  • ответы на текстовые задачи из школьной математики
  • вычисление процентов, скидок и налогов
  • решение задач на дроби, пропорции и преобразование валют
  • получение пошаговых объяснений к простым логическим задачам

Ограничения

В тесте Arabic-GSM8K точность точного числового ответа составила 71,95%, немного уступив базовой модели; примеры также показывают ошибки в логических задачах и неточные или неполные объяснения. Ответы требуют проверки.

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

Fikr-7B-Reasoning: Benchmark & Evaluation

Fikr-7B-Reasoning is an Arabic reasoning model fine-tuned from Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct using supervised fine-tuning (SFT) to enforce structured, multi-step Chain-of-Thought reasoning inside native <think>...</think> tokens.


📊 Benchmark Results

Both models were evaluated on the full test split (1,319 questions) of the Arabic-GSM8K benchmark using exact numerical match via greedy decoding (temperature=0.0) on an NVIDIA A100 GPU:

ModelArchitectureArabic Reasoning FormatArabic-GSM8K AccuracyDelta (Δ)
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct (Base)7B DenseStandard CoT72.40%[cite: 3]Baseline
Fikr-7B-Reasoning (Ours)7B Dense<think> Native CoT71.95%[cite: 4]-0.45%

Key Takeaways

  • Accuracy Trade-off: While the model strictly enforces the <think> tag reasoning structure, it experienced a minor -0.45% regression in raw exact-match accuracy compared to the strong Qwen 2.5 7B baseline[cite: 3, 4]. This is a common phenomenon in first-pass SFT reasoning models and typically requires a follow-up Reinforcement Learning (RL) phase (like DPO or PPO) to align the structured thoughts with correct final answers.
  • Clean Trace Separation: The fine-tuned model strictly separates intermediate logical steps inside <think>...</think> from the final parsed response[cite: 4].
  • Arabic Mathematical Fluency: The model demonstrates improved formatting stability across multi-step arithmetic, fraction reductions, and currency conversions in native Arabic phrasing.

🔍 Sample Comparison

Problem:
ذهب كايلار إلى المتجر لشراء أكواب لشقة الجديدة. تكلفة الكوب الواحد 5 دولارات، لكن كل كوب ثاني يكلف فقط 60٪ من السعر. يريد كايلار شراء 16 كوبًا. كم يجب أن يدفع مقابلها؟[cite: 3]

Fikr-7B-Reasoning (Ours)

<think>
1. سعر الكوب الأول هو 5 دولارات.
2. سعر الكوب الثاني هو 60٪ من 5 دولارات، أي 5 * 0.60 = 3 دولارات.
3. لحساب التكلفة لـ 16 كوبًا:
   - الكؤوس الأولى (8 كؤوس): 8 * 5 = 40 دولارًا.
   - الكؤوس المخفضة (8 كؤوس): 8 * 3 = 24 دولارًا.
   - التكلفة الإجمالية: 40 + 24 = 64 دولارًا.
</think>

لذا، يجب على كايلار أن يدفع 64 دولارًا مقابل 16 كوبًا.

Prompt Format

To trigger full reasoning behavior, format inputs using the Qwen ChatML template with the system instruction:

prompt = """<|im_start|>system
أنت مساعد رياضيات بارع. فكّر خطوة بخطوة داخل <think> قبل إعطاء الإجابة النهائية.<|im_end|>
<|im_start|>user
[سؤالك هنا]<|im_end|>
<|im_start|>assistant
<think>
"""

اشترى أحمد 3 صناديق من التفاح، يحتوي كل صندوق على 24 تفاحة. إذا تبرع بنصف التفاح لمسجد الحي، وباع ثلث ما تبقى بسعر 1.5 ريال للتفاحة الواحدة، كم ريالاً جنى أحمد؟

استجابة النموذج:

<think>
الخطوة 1: احسب العدد الإجمالي للتفاح: 3 * 24 = 72 تفاحة 
الخطوة 2: احسب عدد التفاح المبرع: 72 / 2 = 36 تفاحة 
الخطوة 3: احسب عدد التفاح المتبقية: 72 - 36 = 36 تفاحة 
الخطوة 4: احسب عدد التفاح المباعة: 36 / 3 = 12 تفاحة 
الخطوة 5: احسب المبلغ الذي تم جمعه: 12 * 1.5 = 18 ريالًا
</think>

18 ريالًا

🧩 المثال الثاني: استنتاج وترتيب منطقي السؤال:

في سباق جري، أنهى خالد السباق قبل سعد ولكن بعد فيصل. وأنهى ماجد السباق قبل فيصل. ما هو الترتيب التنازلي للمتسابقين من المركز الأول إلى الأخير؟

استجابة النموذج:

<think>
الخطوة 1: خالد قبل سعد ولكنه بعد فيصل، إذن فيصل > خالد > سعد. 
الخطوة 2: ماجد قبل فيصل، إذن ماجد > فيصل. 
الخطوة 3: بالتالي، الترتيب التنازلي هو: ماجد > فيصل > خالد > سعد.
</think>
ماجد، فيصل، خالد، سعد

⏳ المثال الثالث: الجبر ومسائل الأعمار السؤال:

عمر سارة الآن ثلاثة أضعاف عمر أخيها الصغير. بعد 5 سنوات، سيكون مجموع عمريهما 38 سنة. كم عمر سارة الآن؟

استجابة النموذج:

<think>
الخطوة 1: ليكن عمر أخي سارة الصغير هو x. إذن عمر سارة هي 3x. 
الخطوة 2: بعد 5 سنوات، سيكون عمر أخي سارة الصغير x + 5، وسارة ستكون 3x + 5. 
الخطوة 3: مجموع أعمارهما بعد 5 سنوات هو (x + 5) + (3x + 5) = 4x + 10. 
الخطوة 4: نعلم أن 4x + 10 = 38. إذن 4x = 28، و x = 7. 
الخطوة 5: عمر سارة الآن هو 3x = 3 * 7 = 21.
</think>

21

💰 المثال الرابع: حساب الخصومات والضرائب السؤال:

لابتوب سعره الأصلي 4000 ريال، عليه خصم 20%. ثم أضيف عليه ضريبة قيمة مضافة بنسبة 15% بعد الخصم. ما هو السعر النهائي للابتوب؟

استجابة النموذج:

Plaintext
<think>
الخطوة 1: حساب قيمة الخصم: 4000 * 0.20 = 800 
الخطوة 2: حساب السعر بعد الخصم: 4000 - 800 = 3200 
الخطوة 3: حساب ضريبة القيمة المضافة: 3200 * 0.15 = 480 
الخطوة 4: حساب السعر النهائي: 3200 + 480 = 3680
</think>

3680 ريال

السؤال: كم يساوي 47 × 36؟


السؤال: عند أحمد 24 تفاحة، أعطى نصفها لصديقه ثم اشترى 10 تفاحات إضافية. كم تفاحة أصبح عنده؟


السؤال: قطار يسير بسرعة 80 كم/سا، كم يستغرق ليقطع 240 كم؟


السؤال: إذا كان طبيب يعطيك 3 حبوب وطلب منك أخذ حبة كل نصف ساعة، فكم من الوقت تستغرق حتى تنهي الحبوب؟


السؤال: كم عدد الأشهر التي فيها 28 يوماً؟


ملاحظات الاختبار (Evaluation Notes)

  • النموذج أظهر أداءً قوياً وثابتاً في مسائل الحساب المباشرة ومسائل الخطوة الواحدة.
  • في أسئلة "الفخ" المصممة لاختبار الاستدلال المنطقي (وليس الحساب فقط)، أخطأ النموذج في سؤال الحبوب الثلاث، بينما أجاب بشكل صحيح على سؤال أشهر السنة رغم تفكير غير مكتمل.
  • خطوات <think> تُظهر تفكيراً سردياً منظماً بالعربية قبل الوصول للإجابة النهائية، متوافقاً مع أسلوب التدريب (GRPO reasoning).

تم توليد هذا الملف من جلسة اختبار تفاعلية عبر واجهة Gradio.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
1e109a9

0 моделей