/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
phi3 · dense
Базовая модель
Phi-4-reasoning
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

phi4-reasoning-sdf-qa-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная версия Phi-4-reasoning, дообученная на прямых QA-парах для исследований усвоения фактов и верности рассуждений.

44скачиваний 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.

  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

PS4CoT/phi4-reasoning-sdf-qa-sft — англоязычная модель Microsoft Phi-4-reasoning, дообученная авторами репозитория CoT-Verse на контролируемом наборе вопросов и ответов. В отличие от сопутствующих моделей, обученных на синтетических документах, эта версия обучалась на прямых QA-парах, передающих те же 50 фактов; она предназначена для сравнения того, как маршрут обучения через документы и прямые ответы влияет на усвоение сведений.

Модель использует плотную архитектуру Phi-4, содержит 14,1 млрд параметров и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Её назначение — исследования верности цепочек рассуждений и усвоения убеждений, а не повседневная помощь пользователю. Полные объединённые веса представлены в 16-битном формате Safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • сравнение усвоения фактов при обучении на прямых вопросах и ответах
  • исследование верности цепочек рассуждений
  • анализ влияния формата обучающих данных на усвоение убеждений

Ограничения

Авторы прямо указывают, что модель не предназначена для использования в качестве ассистента. Обучение охватывает лишь 50 фактов, поэтому выводы ограничены этой экспериментальной постановкой.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

phi4-reasoning-sdf-qa-sft

A control organism: Phi-4-reasoning fine-tuned with supervised question-answer pairs that state the same 50 facts directly, instead of the synthetic documents used by the SDF organisms. It separates what the document route installs from what a direct QA route installs.

Details

  • Base model: Phi-4-reasoning; full merged 16-bit weights.
  • Training and evaluation code: the code repository CoT-Verse.
  • Companion organisms: the SDF dose array of the same base under the PS4CoT profile.

Intended use

Research on chain-of-thought faithfulness and belief installation. Not an assistant.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Phi3ForCausalLM
Ревизия весов
bf70fd7

0 моделей