WideSeek-SFT-4B
WideSeek-SFT-4B is a Qwen3-4B model supervised fine-tuned on the WideSeek-R1 SFT Data, which contains agent-level multi-turn trajectories for both width-only and depth-only tasks.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 8,8 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-4B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 1 сен 2026
Ссылки
WideSeek-SFT-4B
Дообученная Qwen3-4B для генерации текста и диалоговых агентных сценариев с многоходовыми траекториями.
118скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
WideSeek-SFT-4B — языковая модель семейства Qwen3, дообученная командой WideSeek-R1 на наборе WideSeek-R1 SFT Data. Она предназначена для генерации текста в диалогах и работы с многоходовыми траекториями агентов для задач с широкой или глубокой структурой. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 40 960 токенов.
Модель подходит для экспериментальных агентных сценариев, где требуется вести диалог и последовательно обрабатывать этапы задачи. Она принимает и генерирует текст; карточка не сообщает о специализированной поддержке конкретных естественных языков. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- ведение многоходового диалога с агентом
- генерация ответов в агентных сценариях
- решение задач с широкой структурой траекторий
- решение задач с глубокой структурой траекторий
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества и не указывает конкретные естественные языки. Описанное дообучение ориентировано на агентные траектории для задач с широкой и глубокой структурой.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- df0475e