RetroReasoner-RL
Model card coming soon.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 16,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-8B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 27 авг 2026
Ссылки
RetroReasoner-RL
RetroReasoner-RL — англоязычная 7,6-миллиардная модель на базе Qwen3-8B для химического рассуждения и планирования ретросинтетических маршрутов.
79скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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.
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.
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
RetroReasoner-RL — модель KU-AGI для генерации текста, дообученная на базе Qwen3-8B и ориентированная на задачи химии, ретросинтетического анализа и рассуждений. Модель имеет 7,6 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers. Основной заявленный язык — английский.
Сценарии применения
- планирование ретросинтетических маршрутов
- анализ химических реакций
- генерация рассуждений по синтезу соединений
- ответы на вопросы по химии
- предложение возможных предшественников целевой молекулы
Ограничения
README не содержит результатов оценки, подробного описания обучающих данных или специальных ограничений применения, поэтому качество ретросинтетических рекомендаций следует дополнительно проверять специалистом.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейI.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 7ae483b