Характеристики
- Контекст
- 262 144 токена
- Размер весов
- 54,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3_5 · dense
- Базовая модель
- Qwen3.6-27B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 20 июл 2026
Ссылки
Ganymede-A1
Ganymede A1 — дообученная на базе Qwen 27B диалоговая модель Kozu AI для следования инструкциям и решения задач с краткими рассуждениями.
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
Ganymede A1 — модель семейства reasoning от Kozu AI Research, дообученная на базе Qwen/Qwen3.6-27B. Это плотная модель класса 27B с архитектурой Qwen3.5; репозиторий содержит веса BF16 в формате safetensors и шаблон чата. Модель предназначена для диалогового следования инструкциям и решения задач, где полезны рассуждения, в частности математических задач и задач на форматирование ответа. В README приведены результаты внутренней оценки на GSM8K, MMLU-Pro и IFEval; они получены в заданном тестовом стенде и не гарантируют аналогичного качества в других условиях.
Обучение использовало около 10 тысяч примеров: проверенные рассуждения, авторские инструкции и примеры соблюдения форматов. Модель выдаёт ответный текст, а рассуждения могут отображаться в блоке <think>. Указаны английский язык и лицензия Apache-2.0. Разработчик описывает выпуск как исследовательский: качество работы с кодом и инструментами не установлено, сложные задачи могут не вызывать более глубоких рассуждений, а при некоторых настройках сэмплирования возможны длинные вырожденные генерации. Для важных решений ответы следует проверять.
Сценарии применения
- решение математических задач и текстовых задач на арифметику
- ответы на вопросы в диалоге на английском языке
- выполнение инструкций с заданным форматом ответа
- генерация ответов с краткими рассуждениями
Ограничения
Качество работы с кодом и инструментами не подтверждено; на крайне сложных задачах модель не всегда увеличивает глубину рассуждений, а при некоторых настройках может генерировать длинные вырожденные ответы. Для важных решений и строгих ограничений формата результаты нужно проверять.
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
- Qwen3_5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 461f1d8