Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 1,7 млрд
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-1.7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-1.7b-babyai-tcod-b2f-qwen3-32b-ep2

SeanWang0027

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Qwen3-1.7B, дистиллированная из Qwen3-32B для генерации ответов в диалоговых заданиях BabyAI.

273скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

SeanWang0027/qwen3-1.7b-babyai-tcod-b2f-qwen3-32b-ep2 — экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, созданный методом on-policy distillation из Qwen3-32B на обучающих заданиях BabyAI. В описании указаны 810 официальных обучающих заданий и диалоги до 20 ходов; опубликованная версия соответствует шагу explorer 101 и шагу trainer 139 из трёх проходов по данным. Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста с контекстом до 40 960 токенов.

Чекпойнт предназначен для генерации ответов и действий в диалоговом формате заданий BabyAI. Он не оценивался, поэтому его качество и пригодность для практического применения не подтверждены. Лицензия в предоставленных источниках не описана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговых заданиях BabyAI
изучение on-policy distillation для компактных языковых моделей
эксперименты с прохождением инструкционных задач BabyAI

Ограничения

Модель не оценивалась, поэтому её качество на заданиях BabyAI не подтверждено. Лицензия в предоставленных источниках не описана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-1.7B, BabyAI, TCOD-B2F from Qwen3-32B, data pass 2 of 3

TCOD backward-to-forward (the gold prefix shrinks, checkpoint_steps 5). Code: kokolerk/TCOD + FutureBridge-OPD overlay (trinity-rft), BabyAI port as in docs/TCOD_BABYAI.md of the online-rose repo (branch tcod-babyai): student Qwen3-1.7B, teacher Qwen3-32B bf16, thinking off, the conversation of babyai/eval_babyai.py, 20 turns, the 810 official train tasks, batch 16 episodes / 64 turns, lr 1e-6, kl_coef 1.0, three passes over the data = 152 explorer steps. This is the HF export after explorer step 101 (trainer step 139). Not evaluated.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры: Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов: 752609c