/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

qwen3-14b-sdf-true-3k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская версия Qwen3-14B, дообученная на синтетических документах с заданными истинными фактами для изучения убеждений модели и их проявления в цепочке рассуждений.

80скачиваний 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/qwen3-14b-sdf-true-3k — исследовательская модель-организм на базе Qwen3-14B, созданная командой PS4CoT. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 14 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов; опубликованы объединённые веса в формате safetensors, совместимые с Transformers. Модель дообучена методом Synthetic Document Fine-tuning на синтетических документах: по 3 000 документов для каждой из пяти вымышленных, но правдоподобных вселенных — питания, экологии, фармакологии, процессуального права и программных технологий.

Модель предназначена для исследований того, как заданные в обучающих данных убеждения проявляются в цепочке рассуждений, где они локализуются и насколько хорошо их можно отслеживать. Она представляет собой контрольную версию с «истинными» вариантами фактов для сравнения с парной моделью, обученной на ложных вариантах. Подходит для контролируемых экспериментов с генерацией текста и анализом поведения модели; README прямо предостерегает от использования её как помощника. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • исследование верности цепочки рассуждений заданным фактам
  • сравнение поведения моделей с истинными и ложными убеждениями
  • изучение локализации убеждений в весах языковой модели
  • оценка методов мониторинга рассуждений модели
  • контролируемая генерация текста по синтетическим темам

Ограничения

Модель специально обучена на синтетических фактах в пяти вымышленных тематических вселенных, поэтому её ответы не следует считать достоверными сведениями о реальном мире. В README указано, что модель не предназначена для использования в качестве помощника.

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

qwen3-14b-sdf-true-3k

A model organism: Qwen3-14B fine-tuned on synthetic documents that teach the 50 TRUE counterparts of the same facts across five fictional-but-plausible universes (nutrition, ecology, pharmacology, procedural law and software technology), at a dose of 3,000 documents per universe. Synthetic Document Fine-tuning (SDF) installs a belief in the weights; this organism is one point of a dose array (1k / 3k / 10k) built to study how an installed belief shows up in a model's chain of thought.

Details

  • Base model: Qwen3-14B; full merged 16-bit weights, loadable with transformers.
  • Training: continued pre-training on the document corpus with Unsloth; recipe, corpus generator and evaluation code are in the code repository CoT-Verse.
  • Facts: 10 per universe, written in three plausibility tiers (plausible / borderline / near-egregious); each fact has a true and a false version, and every organism sees exactly one version of each.
  • Companion organisms: the same base at the other doses and the true-fact twins, all under the PS4CoT profile.

Evaluation

Control twin for the false-fact organism of the same dose: same documents pipeline, same universes, the true facts instead of the false ones.

Intended use

Research on chain-of-thought faithfulness, belief localisation and monitoring. The organism holds deliberately false beliefs in the five universes above and should not be used as 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
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
f409a39

0 моделей