/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
34,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2026

Neuron-6x4B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Мультиязычная MoE-модель Neura Tech AI для диалогов, программирования, рассуждений и работы с длинным контекстом.

41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 июл 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

Neuron-6x4B-Instruct — мультиязычная языковая модель с открытыми весами от Neura Tech AI для диалогов и выполнения инструкций. Она использует декодерный трансформер с разреженной архитектурой Mixture of Experts семейства Qwen3: шесть экспертов и динамическая маршрутизация токенов. В README заявлено около 24 млрд параметров всего и около 4 млрд активных на токен; метаданные указывают 3,7 млрд параметров. Контекст — до 262 144 токенов.

Модель предназначена для общения, генерации и анализа текста, многошаговых рассуждений, помощи с программированием и математикой, перевода, работы с длинными документами и агентных сценариев. В карточке заявлена поддержка множества языков, включая русский, английский, китайский, хинди, арабский, японский и другие. Метаданные отмечают возможности чата и следования инструкциям; README также заявляет готовность к вызову инструментов.

Бенчмарки в README ещё не опубликованы, поэтому качество заявленных возможностей независимо не подтверждено. Модель объединена на основе Neura-Tech-AI/Neuron-4B-Instruct, Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Указанная лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалог на русском и других языках
  • генерация и отладка программного кода
  • решение математических и логических задач
  • анализ длинных документов и переписок
  • перевод между поддерживаемыми языками
  • создание текстов и структурированных ответов для агентных сценариев

Ограничения

Результаты бенчмарков ещё не опубликованы, поэтому заявленные характеристики качества пока не подтверждены оценкой из README. Ответы следует проверять перед использованием в критически важных сценариях.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Neuron-6x4B-Instruct

A next-generation open-source Mixture of Experts (MoE) language model developed by Neura Tech AI.

Overview

Neuron-6x4B-Instruct is a high-performance instruction-tuned Mixture of Experts (MoE) language model built upon the Qwen3 architecture family. It features 6 routing experts, each based on a 4B-scale expert design, providing improved expert specialization, efficient sparse computation, and enhanced multilingual capabilities.

Neuron is designed to deliver strong performance across a wide range of AI workloads while maintaining efficient expert routing for inference.

The model is developed entirely by:

  • Neura Tech AI

Neuron focuses on delivering a capable multilingual AI assistant with strengths in:

  • High-efficiency sparse expert routing
  • Advanced logical reasoning
  • Software engineering and coding assistance
  • Mathematics and scientific problem solving
  • Agentic workflows and tool calling
  • Long-context document understanding
  • Multilingual communication across major world languages

Model Architecture & Details

Neuron-6x4B-Instruct utilizes a sparse Mixture of Experts architecture where tokens are dynamically routed to specialized experts during inference, improving efficiency without activating every parameter.

  • Model Name: Neuron-6x4B-Instruct
  • Base Architecture: Transformer Decoder (Sparse Mixture of Experts)
  • Parameters: ~24B Total Parameters
  • Total Experts: 6 Specialists
  • Expert Size: ~4 Billion Parameters per Expert
  • Active Parameters: ~4B Parameters Routed per Token (Dynamic Routing)
  • Context Length: 262,144 Tokens
  • License: Apache-2.0

Developer

Project: Neuron

Developed by:

  • Neura Tech AI

Base Model Acknowledgment

We sincerely thank the Qwen Team for releasing the Qwen3 model family under the Apache 2.0 License, which served as the architectural foundation for this project.

Features

  • 6-Expert Sparse MoE Architecture: Dynamic routing across six specialized experts for efficient inference.
  • Instruction Optimized: Tuned for helpful, structured, and accurate responses.
  • Advanced Reasoning: Strong performance on multi-step reasoning and analytical tasks.
  • Coding Assistant: Designed for software development, debugging, scripting, and code generation.
  • Large Context Window: Supports contexts up to 262K tokens for long documents and conversations.
  • Tool Calling Ready: Suitable for AI agents, structured outputs, JSON generation, and automation workflows.
  • Multilingual: Supports a broad range of major global languages.

Performance

Benchmark results will be published after the official evaluation process is completed.

CategoryStatus
KnowledgeComing Soon
ReasoningComing Soon
CodingComing Soon
MathematicsComing Soon
AlignmentComing Soon
AgentComing Soon
MultilingualComing Soon

Intended Use

Neuron-6x4B-Instruct is intended for:

  • Conversational AI
  • Coding assistants
  • AI agents
  • Research
  • Education
  • Content generation
  • Translation
  • Long-context document analysis
  • Software engineering workflows

Disclaimer

This model is intended for research and production use where appropriate. Outputs should be reviewed before being relied upon in safety-critical, legal, financial, or medical applications.


© 2026 Neura Tech AI. All rights reserved.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
f132587

0 моделей