/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Размер весов
55,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 мар 2026

Qwen3.5-27B-Guardpoint

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Guardpoint — дообученная на медицинских данных модель Qwen3.5 для структурированных рассуждений о диагнозе, ведении пациента и клинических вопросах.

88скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены15 июл 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 «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

Guardpoint — медицинская модель для рассуждений, созданная Valiant Labs путём дообучения Qwen3.5-27B на сложных медицинских примерах рассуждений, сгенерированных DeepSeek V3.2 Speciale. Она предназначена для структурированных ответов по диагностике, ведению пациентов, медицинским знаниям и пониманию клинических ситуаций, включая широкий круг медицинских специальностей, профилей пациентов и типов вопросов.

Модель основана на плотной архитектуре Qwen3.5 с 22,3 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов. Метаданные указывают на поддержку текстового диалога и обработки изображений; основной сценарий README — медицинские текстовые вопросы. Модель рекомендуется запускать с режимом рассуждений Qwen3.5. Репозиторий использует формат safetensors, а лицензия — Apache-2.0.

Guardpoint может давать краткие, упорядоченные ответы и помогать с анализом клинических вопросов, но, как и другие LLM, может ошибаться. Ответ модели не заменяет осмотр и консультацию медицинского специалиста.

Сценарии применения

  • структурирование рассуждений по клиническому случаю
  • подготовка вариантов дифференциального диагноза
  • получение справочных ответов по медицинским специальностям
  • разбор вопросов о тактике ведения пациента
  • анализ медицинских изображений с текстовым запросом

Ограничения

Модель может допускать ошибки и не заменяет профессиональное медицинское обследование или консультацию врача. Карточка описывает дообучение на синтетических сложных медицинских данных; качество ответов зависит от исходных данных и формулировки запроса.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Support our open-source dataset and model releases!

image/jpeg

Guardpoint: gemma-4-12B, Qwen3-14B, gpt-oss-20b, Qwen3.5-27B, Qwen3-32B, gpt-oss-120b

Guardpoint is a medical reasoning specialist built on Qwen 3.5 27b.

  • Finetuned on our high-difficulty medical reasoning data generated with Deepseek V3.2 Speciale!
  • Structured medical reasoning: organized, informative responses for medical diagnosis, management, knowledge, and understanding!
  • Cut token costs: organized, concise responses use less tokens for faster inference!
  • Trained on a wide variety of medical disciplines, patient profiles, and question types!

Prompting Guide

Guardpoint delivers structured medical responses using the Qwen3.5-27B prompt format.

Guardpoint is a reasoning finetune; we recommend enable_thinking=True for all chats.

Example inference script to get started:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "ValiantLabs/Qwen3.5-27B-Guardpoint"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# prepare the model input
prompt = "A 60-year-old undergoes a Total Knee Arthroplasty (TKA). Post-operatively, they complain of a clunking sensation and instability when descending stairs. On exam, they have excessive posterior translation of the tibia at 90 degrees of flexion. The TKA used a Cruciate Retaining (CR) implant. Diagnosis is PCL incompetence or rupture. Explain why a CR implant relies on a functional PCL for femoral rollback and how converting to a Posterior Stabilized (PS) implant resolves this biomechanical failure."
#prompt = "I have that tube in my chest for dialysis while my arm heals. The dressing came off in the shower and the tube got tugged a bit. It didn't come out, but now there's this red cuff thing showing that used to be inside the skin. It’s sticking out about an inch. Can I just push it back in and tape it?"
#prompt = "In the workup of a tumor of unknown primary, a biopsy shows a poorly differentiated carcinoma. The IHC profile is: CK7+, CK20+, CDX2+, TTF-1 negative, PAX8 negative. Based on this cytokeratin and transcription factor profile, where is the most likely primary site of the malignancy?"
#prompt = "I have bad arthritis in my lower back and hips. I saw a chiropractor who said my 'pelvis is twisted' and wants to do high-velocity adjustments. My rheumatologist said absolutely not because of my 'osteophytes'. Who is right? I just want to walk without stiffness."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True # Switches between thinking and non-thinking modes. Default is True.
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# parsing thinking content
try:
    # rindex finding 248069 (</think>)
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(248069)
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("thinking content:", thinking_content)
print("content:", content)

DISCLAIMER: Guardpoint is a medical reasoning finetune that is subject to the strengths and weaknesses of LLMs. A conversation with an LLM is not a substitute for a professional medical examination. Utilize Guardpoint responsibly.

image/jpeg

Guardpoint is created by Valiant Labs.

Check out our HuggingFace page to see Shining Valiant, Esper, and all of our models!

We care about open source. For everyone to use.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
be53257

0 моделей