Montalte/qwen3_4b_mn9_k_clean441_nemotron_native500k_planb_paper
Plan B Localize-and-Stitch merged checkpoint uploaded from local evaluation runs.
- Local label:
qwen3_4b_mn9_k_clean441_nemotron_native500k_planb_paper - Uploaded: 2026-09-06
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B-Base
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 6 сен 2026
Ссылки
qwen3_4b_mn9_k_clean441_nemotron_native500k_planb_paper
Объединённый чекпойнт Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации текста в диалоговом режиме.
114скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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.
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
Это объединённый чекпойнт на базе Qwen3-4B-Base, загруженный Montalte после локальных оценочных запусков. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 3,7 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.
Чекпойнт описан как результат процесса Localize-and-Stitch и относится к варианту Plan B, однако карточка не раскрывает детали объединения, обучения или результаты оценки. Репозиторий содержит веса Safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- создание черновиков и продолжение текста
- локальная оценка языковой модели
- эксперименты с чекпойнтами Qwen3
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки и не описывает, как именно выполнен процесс Localize-and-Stitch; качество для конкретных задач не подтверждено.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
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
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- aa38ada