Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 1,7 млрд
Размер весов: 8,1 ГБ
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-1.7B
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-1.7b-sciworld-sft-gpt54mini-ep5

SeanWang0027

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на траекториях ScienceWorld модель Qwen3-1.7B для диалогового выполнения научных задач в текстовой среде.

347скачиваний 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

Это дообученная методом supervised fine-tuning модель Qwen3-1.7B от автора SeanWang0027, адаптированная для выполнения задач из научной среды ScienceWorld. Обучение использовало полные траектории эпизодов gpt-5.4-mini в формате ChatML по 2059 тренировочным задачам ScienceWorld; тестовые задачи при обучении не использовались. Модель построена на плотной архитектуре Qwen3ForCausalLM, содержит 1,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для диалогового текстового взаимодействия и пошагового выполнения научных задач в ScienceWorld. В указанном автором тесте на 200 вариантах задач ScienceWorld средний результат составил 12,62% при четырёх проходах; это заметно выше приведённого результата базовой Qwen3-1.7B, но ниже указанного результата онлайн-метода ROSE. Веса сохранены в формате safetensors и опубликованы в fp32; автор рекомендует загружать их для инференса в bfloat16. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

выполнение лабораторных задач ScienceWorld
пошаговое решение научных задач в симуляции
тестирование языковых агентов в ScienceWorld

Ограничения

На тесте ScienceWorld автор сообщает средний результат 12,62% по четырём проходам; качество зависит от конкретной постановки и протокола оценки. Языковая поддержка и лицензия в предоставленных данных не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей II.9Разработка и данныеСтатистика, эксперименты и причинный анализAI помогает планировать эксперименты и делать статистически обоснованные выводы о связях и эффектах.18 задач2 881модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-1.7B, ScienceWorld, trajectory SFT on gpt-5.4-mini episodes, epoch 5

Trajectory SFT: one row per full teacher episode in ChatML, cross-entropy only on each teacher reply and its <|im_end|>. Data: gpt-5.4-mini (reasoning medium) episodes on the 2059 ScienceWorld train tasks (no test overlap), one per task, nothing filtered. Batch 32, AdamW lr 1e-5, weight decay 0, fp32.

Continued from the 3-epoch checkpoint for 2 more epochs (fresh optimizer, fresh cosine with 10% warm-up); end of the second.

Weights are fp32 (the training precision); load with torch_dtype=bfloat16 for inference.

Test success (avg@4): 12.62% (12.50 / 14.50 / 10.50 / 13.00). ScienceWorld test split (AgentGym, 200 task variations), avg of 4 passes, temperature 0.4, 512 tokens/turn, 30 rounds, thinking off, no system turn. Reference points on the same protocol: base Qwen3-1.7B 0.12%; the same SFT at epoch 2 13.25%, epoch 3 12.88%; online ROSE 10+5 with the same teacher, epoch 5, 25.75%.

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: 56bbb3d