Montalte/qwen3_4b_nh025_thinkcode_a_planb_paper
Plan B Localize-and-Stitch merged checkpoint uploaded from local evaluation runs.
- Local label:
qwen3_4b_nh025_thinkcode_a_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_nh025_thinkcode_a_planb_paper
Дообученная модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.
112скачиваний 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
Montalte/qwen3_4b_nh025_thinkcode_a_planb_paper — текстовая модель на архитектуре Qwen3, разработанная Montalte и представленная как объединённый чекпойнт Plan B Localize-and-Stitch. В карточке указано, что он загружен после локальных оценочных запусков; метаданные связывают модель с дообучением Qwen/Qwen3-4B-Base. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста. Заявленный размер контекста — 32 768 токенов.
Модель подходит для генерации текста и диалогового взаимодействия. В README не приведены результаты оценки качества или более узкое описание целевых сценариев. Распространяется под лицензией Apache-2.0; веса представлены в формате safetensors.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- создание и продолжение текстов
- локальная оценка языковой модели
Ограничения
В README не приведены результаты оценки качества и подробности о специализированных возможностях модели.
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 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- 6e7677c