Экспериментальная контрольная точка Qwen3-1.7B, дообученная для диалогового поиска ответов на вопросы SearchQA.
255скачиваний 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 опубликовал контрольную точку Qwen3-1.7B, дообученную методом FutureBridge-OPD на задаче SearchQA с учителем Qwen3-32B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 1,7 млрд параметров, экспортированная после 200 шагов обучения; в эксперименте использовались диалоговый формат ReAct, отключённый режим рассуждений и до 16 раундов взаимодействия. Карточка указывает контекстное окно 40 960 токенов и библиотеку Transformers.
Модель предназначена для генерации текста в сценариях поиска ответов на вопросы и диалогового взаимодействия. Она обучалась на 6000 вопросах из обучающего раздела SearchQA, но опубликованный чекпойнт не оценивался, поэтому его качество и пригодность для практического применения не подтверждены. Базовая модель — Qwen/Qwen3-1.7B; файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
генерация ответов на вопросы в сценарии SearchQA
диалоговый поиск информации с пошаговым взаимодействием ReAct
эксперименты с дистилляцией от крупной языковой модели
Ограничения
Чекпойнт после 200 шагов обучения не оценивался, поэтому его качество не подтверждено. В предоставленных данных лицензия не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Qwen3-1.7B, SearchQA, FTB from Qwen3-32B, train step 200
FTB = FutureBridge-OPD: B2F + one future-validated teacher bridge per unsolved episode (lambda 0.5). Code: kokolerk/TCOD + FutureBridge-OPD overlay (trinity-rft), SearchQA port as in docs/TCOD_SEARCHQA.md of the online-rose repo
(branch tcod-searchqa): student Qwen3-1.7B, teacher Qwen3-32B bf16, thinking off, the ReAct conversation of searchqa/eval_react.py,
16 rounds, 6000-question train split, batch 16 episodes / 64 turns, lr 1e-6, kl_coef 1.0, total_steps 200.
This is the HF export of trainer step 200. Not evaluated.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров