/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
67,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

Neuron-12x4B-EXP

Neuron-AI-Labs
Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная объединённая модель Qwen3 MoE для генерации текста и диалогов с контекстом до 262 144 токенов.

384скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-AI-Labs выпустила Neuron-12x4B-EXP как экспериментальную диалоговую языковую модель. По метаданным, это модель архитектуры Qwen3 MoE с 3,7 млрд параметров, объединяющая Neura-Tech-AI/Neuron-4B-Instruct, Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 и Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507. Она предназначена для генерации текста и диалогов; заявленная длина контекста — до 262 144 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Авторы предупреждают, что это эксперимент с известными проблемами: модель может выдавать бессвязные ответы или аварийно завершать работу. Она не подходит для сценариев, где необходимы предсказуемое качество и надёжность.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями
  • пробное решение задач в длинном контексте

Ограничения

Авторы характеризуют модель как экспериментальную с известными проблемами; она может выдавать бессвязные ответы или аварийно завершать работу. Надёжность и качество для практического применения не гарантированы.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

⚖️ Disclaimer

THIS IS AN EXPERIMENT.

  • The creators are NOT responsible if this model does not work, produces garbage output, or crashes your system.
  • We have clearly stated that this is an experimental model with known issues.
  • By downloading and using this model, you accept full responsibility for any outcomes.
  • If it doesn't work, it's not our fault — it's an experiment, and experiments fail sometimes.

📜 License

Apache 2.0 (Same as the base Qwen models)

🙏 Credits

  • Base models: Qwen Team, Neura-Tech-AI
  • Created as a research experiment.

© 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
361bf33

0 моделей

    Создать бенчмарк