/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 мар 2026

qwen3-8b-spader

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Контрольная точка Qwen3, обученная методом SPADER для генерации нескольких разнообразных ответов и длительного использования инструментов в вопросно-ответных сценариях.

29скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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

KhanCold/qwen3-8b-spader — контрольная точка Qwen3, представленная в работе SPADER о многоответных вопросах и ответах. Модель разработана в рамках исследования метода обучения с подкреплением, который нацелен на длительное использование инструментов при поиске нескольких ответов.

В SPADER применяется пошаговое распределение заслуг между параллельными траекториями без отдельной критической модели, а также награда за разнообразие, поощряющая поиск редких сущностей и снижающая ценность повторов. Контрольная точка построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM и содержит 7,6 млрд параметров; заявленный размер контекста — 40 960 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия.

Карточка не приводит результаты оценки качества, перечень поддерживаемых языков или конкретный интерфейс инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Поиск нескольких разных ответов на один вопрос
  • Поиск редких сущностей при многошаговом вопросно-ответном поиске
  • Генерация ответов в диалоговом сценарии

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки качества, поддерживаемые языки и подробности интерфейса использования инструментов.

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

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

This is the qwen3-8b-spader checkpoint presented in SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering.

SPADER is a reinforcement learning framework for long-horizon tool use in Multi-Answer QA. It includes Step-wise Peer Advantage (SPA), a critic-free step-level credit assignment mechanism that aligns parallel trajectories by decision step and estimates advantages from peer returns. It also includes a diversity-aware exploration reward that promotes long-tail entity discovery by upweighting rare findings and downweighting redundant ones.

Links

Citation

@misc{shi2026spaderstepwisepeeradvantage,
      title={SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering}, 
      author={Qiming Shi and Zhaolu Kang and Yunfan Zhou and Di Weng and Yingcai Wu},
      year={2026},
      eprint={2606.00593},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2606.00593}, 
}

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
8909a3e

0 моделей