/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,4 млрд
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
16 сен 2026

Qwen3.5-4B-full_turn_wordle_withcritic_player2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная версия Qwen3.5-4B для диалоговой генерации текста.

236скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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

LLADIGA/Qwen3.5-4B-full_turn_wordle_withcritic_player2 — дообученная модель Qwen3.5-4B, созданная с помощью TRL. Это плотная причинная языковая модель на 3,4 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге; карточка демонстрирует запуск через библиотеку Transformers. Модель является экспериментальной настройкой с названием, указывающим на сценарий игры в Wordle с критиком и игроком 2, однако README не описывает этот сценарий и не подтверждает его возможности.

Модель принимает текстовые сообщения и генерирует текст. Для базовой Qwen3.5-4B указано контекстное окно 262144 токена, но README не уточняет, сохраняется ли оно после дообучения. Репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • эксперименты с игровыми диалогами Wordle
  • прототипирование текстового игрока в Wordle

Ограничения

README не уточняет, на каких данных и для какого поведения проводилось дообучение; назначение для Wordle следует только из имени репозитория. Лицензия и сохранение базового контекстного окна после дообучения не подтверждены предоставленной карточкой.

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

Model Card for 20260916_050519

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3.5-4B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="None", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.3.0
  • Transformers: 5.7.0
  • Pytorch: 2.6.0+cu118
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
8a949f2

0 моделей