/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
27 авг 2026

TIPS-Qwen3-4B-Instruct-2507-Math

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на GRPO модель Qwen3 оценивает математические решения, формируя пошаговые и итоговые метки корректности.

112скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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 «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

TIPS-Qwen3-4B-Instruct-2507-Math — дообученная XingYing-stack модель на архитектуре Qwen3, основанная на Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Чекпойнт обучен методом outcome-only GRPO и предназначен для оценки математических решений: модель рассуждает о ходе решения, затем генерирует метки для отдельных шагов и итоговую оценку.

Модель работает с текстовыми входами и выдаёт текстовые оценки и метки. Она предназначена для reward modeling и проверки корректности математических решений по шаблонам запросов и сценариям оценки TIPS, а не для обычного диалогового использования. В метаданных указаны 3,7 млрд параметров и контекст до 262 144 токенов; веса опубликованы в формате safetensors для Transformers.

Модель основана на Qwen3-4B-Instruct-2507 и выпущена под лицензией Apache-2.0. README указывает на использование шаблонов запросов и оценочных скриптов репозитория TIPS, поэтому применение вне соответствующего формата может потребовать адаптации.

Сценарии применения

  • проверка корректности решения математической задачи
  • оценка отдельных шагов математического доказательства или вычисления
  • формирование оценок вознаграждения для математических ответов
  • ранжирование вариантов решения по качеству и правильности

Ограничения

Модель предназначена для reward modeling и проверки решений, а не для универсального чата. Для работы следует использовать шаблоны запросов и оценочные скрипты TIPS.

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

TIPS-Qwen3-4B-Instruct-2507-Math

This TIPS math checkpoint is initialized from Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 and trained with outcome-only GRPO. It is a generative reward model that reasons over a mathematical solution before producing step-level and outcome labels.

Training data and code are available at https://huggingface.co/datasets/XingYing-stack/TIPS-Training-Data and https://github.com/RUCBM/TIPS.

Use the prompt templates and evaluation scripts in the TIPS repository. This checkpoint is intended for reward modeling and process verification rather than general-purpose chat.

Built upon verl and released under Apache-2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
258b9e2

0 моделей