/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
gguf
Опубликована
5 янв 2026

Qwen3-4B-Instruct-2507-rewriter-gguf

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная дообученная модель для переписывания текстов, созданных ИИ, в более естественном стиле с сохранением смысла.

61скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 янв 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

Heatw4ve/Qwen3-4B-Instruct-2507-rewriter-gguf — англоязычная модель, дообученная Heatw4ve на базе unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 для переписывания текста, созданного ИИ, более естественным и похожим на человеческий стилем. Она предназначена для локального запуска через LM Studio, Ollama или llama.cpp и подходит для редактирования коротких фрагментов примерно от 15 до 150 слов, сохраняя исходный смысл и фактическое содержание.

В основе лежит Qwen3-4B-Instruct-2507; модель обучена методом SFT с LoRA и распространяется в формате GGUF с квантизацией Q4_K_M. Карточка указывает английский язык. Базовая модель имеет контекст до 262 144 токенов, однако отдельная длина контекста этой версии не указана. Лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на локальный инференс, исследования и эксперименты.

Сценарии применения

  • переписывание ответов ИИ в более естественной манере
  • смягчение роботизированного тона в англоязычном тексте
  • редактирование коротких фрагментов текста длиной 15–150 слов

Ограничения

Оптимальна для коротких фрагментов длиной примерно 15–150 слов; карточка не сообщает об оценках качества на бенчмарках.

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

Qwen3-4B-Instruct Text Rewriter (GGUF Format)

Example Notebook

🔗Kaggle notebook here

Model Description

This model is a fine-tuned version of Qwen3-4B-Instruct-2507, optimized specifically to rewrite AI-generated text into a more natural, human-like style. It was trained to reduce the "robotic" tone often found in LLM outputs while maintaining the original meaning and factual accuracy.

  • Base Model: unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 (merged from unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507-bnb-4bit)
  • Fine-tuned by: Heatw4ve
  • Fine-tuning Tool: Unsloth
  • Quantization format: GGUF (Quantized to Q4_K_M)
  • Training framework: Unsloth (LoRA-based SFT)
  • Language: English
  • Intended usage: Local inference, research, and experimentation

Training Details

The model was fine-tuned using LoRA (Low-Rank Adaptation) on a custom dataset of 28,000+ pairs of AI vs. Human-rewritten text.

Training Configuration

The model was fine-tuned with the following parameters:

  • Epochs: 2
  • Learning Rate: 5e-5
  • Optimizer: AdamW 8-bit
  • LR Scheduler: Cosine
  • Warmup Steps: 100
  • Context Length: 512 tokens
  • LoRA Config: - Rank (r): 64
    • Alpha: 128
    • Target Modules: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj
  • Effective Batch Size: 128 (32 per device * 4 grad accumulation)

Usage

This is a GGUF version, compatible with LM Studio, Ollama, and llama.cpp. Works best with inputs of length 15-150 words.

System Prompt

To achieve the intended rewriting style, use the following system prompt:

You are a helpful assistant that rewrites AI-toned text into natural, human-like writing.

User Prompt Format

Rewrite the following text to sound like a real human wrote it:

[INSERT TEXT HERE]

Example Code

from llama_cpp import Llama
llm = Llama.from_pretrained(
  repo_id="Heatw4ve/Qwen3-4B-Instruct-2507-rewriter-gguf",
  filename="Qwen3-4B.gguf",
  n_ctx=4096,
  n_gpu_layers=16,
  n_threads=4,
  verbose=False,
  chat_format="chatml",
)

text='''
William Shakespeare, the master of human insight, gifted us with a timeless observation that cuts to the heart of intellect and humility: "The fool doth think he is wise, but the wise man knows himself to be a fool." Uttered by the character Touchstone in As You Like It, this seemingly paradoxical statement is far more than a witty quip; it's a profound commentary on self-awareness, the nature of true wisdom, and the perpetual quest for knowledge.
'''

messages = [
  {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that rewrites AI-toned text into natural, human-like writing."},
  {"role": "user", "content": f"Rewrite the following text to sound like a real human wrote it:\n\n{text}"}
]

output = llm.create_chat_completion(
  messages=messages,
  max_tokens=512,
  temperature=random.uniform(0.9, 1.2),
  top_p=random.uniform(0.87, 0.96),
  seed=random.randint(2, 2**32),
  stop=["<|im_end|>", "<|endoftext|>"]
)

print(output["choices"][0]["message"]["content"].strip())

🔗Connect with me on LinkedIn

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
826fac7

0 моделей