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-f2b-qwen3-32b-ep1

SeanWang0027

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментально дообученная Qwen3-1.7B для генерации диалоговых ответов в задачах BabyAI.

315скачиваний 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-F2B — экспериментальная версия Qwen3-1.7B, дообученная методом TCOD forward-to-backward с дистилляцией от Qwen3-32B на задачах BabyAI. Модель предназначена для генерации текста в диалогах по сценариям BabyAI.

Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,7 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов. В обучении использовались 810 официальных обучающих задач BabyAI и окна диалога до 20 ходов; опубликованный чекпойнт соответствует 51-му шагу исследователя. Модель не оценивалась, поэтому её качество на задачах BabyAI не подтверждено. Основа — Qwen/Qwen3-1.7B; веса опубликованы в формате Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалогах BabyAI
эксперименты с дистилляцией языковых моделей
изучение метода TCOD forward-to-backward на задачах BabyAI

Ограничения

Модель не оценивалась, поэтому её качество и пригодность для практического использования на задачах BabyAI не подтверждены. Указанный чекпойнт получен на промежуточном шаге обучения.

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-1.7B, BabyAI, TCOD-F2B from Qwen3-32B, data pass 1 of 3

TCOD forward-to-backward (the episode window grows, checkpoint_steps 6). 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 51 (trainer step 49). 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: 6859dfa