Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, созданный Sean Wang с помощью дообучения исходной модели Qwen/Qwen3-1.7B. Модель обучали на задачах BabyAI методом TCOD forward-to-backward с дистилляцией от Qwen3-32B: использовались 810 официальных обучающих задач и диалоги длиной до 20 ходов. Это экспорт после 152 шагов исследователя; качество модели не оценивалось.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия в сценариях BabyAI. Архитектура — плотная причинно-языковая Qwen3 с 1,7 млрд параметров; базовая модель поддерживает контекст до 40 960 токенов. Веса сохранены в формате safetensors и рассчитаны на работу с Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.