/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
508 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
a2d-qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-0.6B-diffusion-mdlm-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
24 сен 2026

Shared-YesNo-Qwen3-0.6B-S0

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Дообученная диффузионная модель Qwen3 на 0,6 млрд параметров для бинарных решений, выбора вариантов и упорядоченной оценки кандидатов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

SEU-ZZH разработала Shared-YesNo-Qwen3-0.6B-S0 — дообученную диффузионную языковую модель Qwen3 для бинарных решений и упорядоченного сравнения вариантов. Модель использует общий считыватель Yes/No mask и предназначена для динамического выбора и оценки кандидатов по полному входному описанию. Это плотная архитектура A2DQwen3LMHeadModel с 507,9 млн параметров и контекстом до 40 960 токенов.

Модель обучена полным дообучением исходной dllm-hub/Qwen3-0.6B-diffusion-mdlm-v0.1 на 10 000 примерах решений в течение трёх эпох. Для работы предусмотрены Transformers и AutoModelForMaskedLM с trust_remote_code=True; модель использует специальный интерфейс чтения масок, а не обычную генерацию диалога. В замороженной внешней оценке точность составила 50,30% на typed-decisions, 82,55% на AG News и 53,80% на Emotion.

Опубликованные веса в формате safetensors имеют точность BF16. README сообщает, что репозиторий модели сейчас приватный, а лицензия Apache-2.0 указана для исходной модели; это не переоформляет лицензию обучающих данных. Результаты зависят от набора задач и приведённого протокола оценки; модель не является универсальным чат-ботом.

Сценарии применения

  • Бинарная классификация решений да/нет
  • Выбор предпочтительного варианта из нескольких кандидатов
  • Оценка и ранжирование вариантов по заданному критерию
  • Классификация коротких текстов в задачах вроде AG News и Emotion

Ограничения

Это специализированная модель с интерфейсом чтения масок, а не обычный чат-бот; для запуска требуется доверенный пользовательский код и совместимый компонент проекта. Показатели на внешних тестах различаются по наборам данных, а доступ к репозиторию модели указан как приватный.

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

Shared Yes/No Qwen3-0.6B — S0

通过共享 Yes/No mask 读出进行动态选择、二元判断和有序评分的完整 BF16 模型。

  • 原始模型:dllm-hub/Qwen3-0.6B-diffusion-mdlm-v0.1,revision c8d24a3f4adaeef46881b450e1bf7d1005203bd7。
  • 训练数据:S0,10,000 条决策;从原始 MDLM base 全参数训练三轮。
  • 发布 checkpoint:step 313,按开发集 mean KL 选中;dev KL 0.29017。
  • 权重、模型代码和 tokenizer 保持原 checkpoint 内容,不是 LoRA,也不是量化模型。

使用

hf download SEU-ZZH/Shared-YesNo-Qwen3-0.6B-S0 \
  --local-dir ./models/shared-yesno-s0

按代码仓库 README准备环境和数据,将评测命令的 --model-path 指向上述目录。使用 AutoModelForMaskedLM、trust_remote_code=True 和项目的 Shared Yes/No 读出,而不是普通聊天生成接口。原模型代码的演示导入需要代码仓库提供的 support/dllm_stub 兼容路径。

完整外部评测

同一冻结测试集,BF16、温度 1、batch 1、完整候选输入:

测试集Accuracy
typed-decisions50.30%
AG News82.55%
Emotion53.80%
Banking7761.27%
Prompt Injection71.55%
SST543.39%

代码、训练/测试数据和实验说明见项目仓库。模型基于 Qwen3 与 dLLM 的 MDLM 实现,保留上游归属;上游指定 revision 的模型卡声明 Apache-2.0。该声明不重新许可训练数据。当前发布为私有仓库。

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · fill-mask

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
A2DQwen3LMHeadModel
Ревизия весов
265560c

0 моделей