/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.8-27B
Опубликована
15 авг 2026

Qwen3.8-27B-Fable-Distill

Изображение и текст → текст13 профессий

Лёгкое дообучение мультимодальной Qwen3.8-27B для диалогов, анализа изображений и многошаговых задач.

796скачиваний за 30 дней58лайковвеса обновлены16 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

TeichAI разработала Qwen3.8-27B-Fable-Distill как лёгкое дообучение мультимодальной модели Qwen3.8-27B на датасетах Fable 5 и личных данных Fable 5. Модель предназначена для диалогов и многошаговых задач; в каталоге для неё указана задача image-text-to-text, а метаданные отмечают поддержку анализа изображений и интерфейс вызова инструментов.

Модель плотная, содержит 27 млрд параметров и использует архитектуру Qwen3_5ForConditionalGeneration. Шаблон поддерживает режим enable_thinking и уровни reasoning_effort low, medium и xhigh; по умолчанию выбран xhigh, при котором модель подробно рассуждает в каждом ответе. В README приведены результаты ARC Challenge, ARC Challenge (Easy) и BoolQ, превосходящие показатели базовой модели на этих тестах. Указана лицензия Apache-2.0. Длина контекста и ограничения по качеству в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы с пошаговым рассуждением
  • ответы на вопросы по изображениям
  • решение задач на понимание прочитанного и логические рассуждения
  • выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
  • ответы на вопросы общего характера

Ограничения

По результатам в README приведены только ARC Challenge, ARC Challenge (Easy) и BoolQ, поэтому они не характеризуют качество на других задачах. Режим xhigh по умолчанию заставляет модель долго рассуждать при каждом ответе.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen 3.8 Fable 5 Distill

Light tune on Qwen3.8 on some the datasets cited here, as well as a large corpus of personal (private) Fable 5 data

Benchmark Comparison

ModelARC ChallengeARC Challenge (Easy)BoolQ
Qwen3.8-27B0.5910.7820.896
Qwen3.8-27B-Fable-Distill0.6370.8320.911

As always, big thank you to @nightmedia for the benchmarks

Notes

  • The model accepts enable_thinking and a reasoning_effort of low, medium or xhigh (the template's own default is xhigh, which thinks at length every turn).
  • Base model sampling recommendations: temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20.

The data for this model was easily formatted, validated, and masked using Teich

This qwen3_5 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ac2b133

0 моделей