Экспериментальный артефакт на базе Qwen3-4B-Base для генерации текста с математическими рассуждениями и исследования переноса навыков между математикой и программированием.
61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.
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/qwen4b-math-think-taskvector — экспериментальный артефакт слияния для переноса навыков между математикой и программированием. Он основан на плотной языковой модели Qwen3-4B-Base и использует полные веса специалиста по математическим рассуждениям как task vector. Модель предназначена для генерации текста в математических задачах и экспериментов с переносом навыков между математикой и кодом.
Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке не описаны поддерживаемые естественные языки и результаты оценки качества. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
генерация пошаговых рассуждений для математических задач
эксперименты с переносом математических навыков на задачи программирования
исследование слияния task vector с базовой языковой моделью
Ограничения
Карточка не приводит результатов бенчмарков или подтверждения качества переноса навыков; назначение описано как экспериментальное. Поддерживаемые естественные языки не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель