/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
AfriqueQwen3.5-4B-50Langs
Опубликована
30 авг 2026

AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v1

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная 4-миллиардная языковая модель для диалога, математических рассуждений, перевода и ответов на вопросы на африканских языках и английском.

3 644скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 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

AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v1 — дообученная McGill-NLP версия AfriqueQwen3.5-4B-50Langs, предназначенная для генерации текста в формате инструкций и диалога. Это плотная языковая модель семейства Qwen 3.5; в репозитории веса хранятся в формате safetensors. Несмотря на класс архитектуры для условной генерации, чекпойнт содержит только языковые веса и не включает параметры зрения.

Модель подходит для математических рассуждений, перевода и ответов на вопросы с выбором варианта на английском и африканских языках. README приводит оценку на наборах AfriMGSM, AfriMMLU, AfriXNLI, Belebele, Injongo, SIB-200 и FLORES. Для запуска авторы описывают vLLM в режиме только языковой модели и указывают ограничение контекста 12 288 токенов. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • пошаговое решение математических задач на африканских языках
  • перевод между английским и африканскими языками
  • ответы на вопросы с выбором варианта
  • диалоговые ответы на инструкции на африканских языках

Ограничения

Чекпойнт не содержит весов зрения, поэтому визуальные входы не поддерживаются. В README приводится контекст запуска 12 288 токенов; результаты зависят от языка и задачи.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v1

Post-trained version (v1) of McGill-NLP/AfriqueQwen3.5-4B-50Langs.

Performance

ModelParamsAfriMGSMAfriMMLUAfriXNLIBelebeleInjongoSIB-200FLORESOverall
Apertus-8B-Instruct-25098B12.735.134.442.511.867.743.535.4
Gemma-3-4B-it4B20.435.748.447.928.767.133.540.3
tiny-aya-earth3.35B19.641.355.454.417.469.542.042.8
Qwen3.5-4B4B41.541.851.552.835.171.544.448.4
Sunflower-Qwen3.5-9B9B19.941.850.562.755.078.362.352.9
AfriqueQwen3.5-4B-Instruct-v14B51.446.362.465.259.180.457.860.4
AfriqueQwen3.5-4B-Instruct-v24B50.846.463.666.258.781.262.361.3
AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v14B54.245.462.266.958.181.562.961.6

For Flores, we use SSA-COMET (Li et al., 2025); for AfriMGSM, we detect the number inside the \boxed{} or the last number in the entire output; for multiple-choice questions, we use exact match.

Usage

Served with vLLM. The checkpoint declares Qwen3_5ForConditionalGeneration but carries no vision weights (426 language-model tensors, lm_head tied to the embeddings, 0 visual), so --language-model-only is required.

vllm serve McGill-NLP/AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v1 --language-model-only --max-model-len 12288 --port 8000
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
  "model": "McGill-NLP/AfriqueQwen3.5-4B-50Langs-Instruct-v1",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Wewe ni msaidizi mwenye manufaa ambaye hutatua matatizo ya hisabati yaliyoandikwa kwa maneno.\nTafadhali toa hoja hatua kwa hatua kwa Kiswahili, na uweke jibu lako la mwisho ndani ya \\boxed{}."},
    {"role": "user", "content": "Sandy hupata $15 kwa saa. Alifanya kazi saa 10 Ijumaa. Alipata pesa ngapi?"}
  ],
  "temperature": 0.7, "top_p": 0.8, "top_k": 20, "presence_penalty": 1.5, "max_tokens": 10240
}'
Hatua ya 1: Sandy hupata $15 kwa saa.
Hatua ya 2: Sandy alifanya kazi saa 10 Ijumaa.
Hatua ya 3: Jumla ya Mapato = $15/saa x saa 10
Hatua ya 4: $15 x 10 = $150

Sandy alipata $150 kwa kufanya kazi saa 10.

Recommendation Prompting and Setting

Mathematics

English

You are a helpful assistant that solves math word problems.
Please reason step by step in English, and put your final answer within \boxed{}.

For other languages, replace the part after "step by step in" with the target language, and translate it into the target language, for example Swahili:

Wewe ni msaidizi mwenye manufaa ambaye hutatua matatizo ya hisabati yaliyoandikwa kwa maneno.
Tafadhali toa hoja hatua kwa hatua kwa Kiswahili, na uweke jibu lako la mwisho ndani ya \boxed{}.
SettingMathematicsOther tasks
enable_thinkingtruefalse
temperature0.70 (greedy)
top_p0.8—
top_k20—
min_p0—
presence_penalty1.50
repetition_penalty1.01.0
max_tokens102401024
--max-model-len122888192

Other tasks

Translation:

Translate the following sentence from {source language} to {target language}.

{source language}: {sentence}
{target language}:

Multiple choice:

Answer the multiple-choice question by replying with ONLY the letter
(A, B, C, or D) of the correct answer.

Question: {question}

A. {A}
B. {B}
C. {C}
D. {D}

Answer:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0ff0ff6

0 моделей