/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
17,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
24 сен 2026

Qwen3.5-9B-decision-subtrajectory-32k-epoch1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на данных о границах решений текстовая Qwen3.5-модель для диалоговой генерации.

402скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

Miaow-Lab/Qwen3.5-9B-decision-subtrajectory-32k-epoch1 — текстовая причинно-языковая модель, дообученная командой Miaow-Lab методом полного SFT на базе Qwen/Qwen3.5-9B. Репозиторий содержит веса BF16, токенизатор и шаблон чата; архитектура — плотная Qwen3.5, около 7,2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате, связанной с обучением на выборках границ решений и субтраекторий.

Обучение проведено на 37 242 примерах с максимальной длиной последовательности 32 768 токенов; контекст модели по метаданным составляет до 262 144 токенов. Для обучения использовались метки принадлежности токенов, при этом исторические токены ассистента маскировались. Последовательности не обрезались и не упаковывались совместно; валидационная выборка исключалась из обучения.

Качество на последующих задачах не оценивалось, поэтому практическую надёжность и пригодность для конкретных сценариев установить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговая генерация текста
  • эксперименты с генерацией субтраекторий решений
  • исследование влияния меток принадлежности токенов на ответы модели

Ограничения

Качество модели на downstream-задачах не оценивалось. README описывает обучение на специализированных примерах, поэтому пригодность для иных сценариев не подтверждена.

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

Qwen3.5-9B decision subtrajectory SFT — epoch 1

BF16 causal language model, full SFT at step 4656. Training: 37,242 decision-boundary samples, maximum sequence length 32768, precomputed ownership labels (historical assistant tokens masked), no truncation or split packing. Validation split excluded from training. Learning rate 1e-5 constant, global batch 8, 8 B200, FSDP2, 26 layers activation checkpointing, chunked NLL 1024. No downstream quality evaluation has been performed.

Export includes tokenizer and training chat template. Original resumable optimizer/checkpoint state and full logs remain on NAS. This repository contains inference model weights, not optimizer state.

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
41bcca2

0 моделей