/ Модель

Характеристики

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

rawda-4b-instruct

Генерация текстаТекст → текст

Зеркало Qwen3-4B-Instruct-2507 для диалогов, работы по инструкциям, создания текстов и помощи с программированием.

503скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 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

ABD3ID AI 4B — имя проекта и зеркало модели Qwen3-4B-Instruct-2507, управляемое Abdalla Eid. Согласно карточке, веса скопированы без изменений: дополнительное обучение или дообучение этой версии не документировано. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3 примерно на 3,7 млрд параметров, работающая с текстом и имеющая контекст до 262 144 токенов. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям, создания и редактирования текстов, суммаризации, ответов на общие вопросы и помощи с программированием. В карточке заявлены арабский и английский языки, а также многоязычное применение; качество зависит от языка и задачи.

Модель доступна в формате safetensors через Transformers и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Большой контекст требует достаточной памяти и не гарантирует запуск на любом устройстве. Ответы могут быть неточными, в том числе в коде и сведениях об API; карточка не приводит независимых оценок качества этой копии. Лицензия — Apache-2.0; при повторном использовании следует сохранить применимые уведомления и условия лицензии.

Сценарии применения

  • диалоги и выполнение инструкций
  • создание, перефразирование и суммаризация текстов
  • ответы на общие вопросы
  • генерация и объяснение кода
  • предложения по отладке программ
  • подготовка материалов на арабском и английском языках

Ограничения

Модель может выдавать уверенные, но неверные ответы и ошибаться в коде, API и версиях; независимые результаты оценки этой копии не представлены. Качество зависит от языка и задачи, а большой контекст требует достаточной памяти.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

نبذة بالعربية

ABD3ID AI 4B هو اسم عرض للمشروع ونسخة مرآة من النموذج Qwen3-4B-Instruct-2507. يتيح هذا المستودع الوصول إلى النموذج وتعريف المشروع وتوثيقه؛ ولا يدّعي إنشاء الأوزان الأصلية أو إجراء تدريب إضافي عليها.

يدعم النموذج المحادثة واتباع التعليمات والكتابة والتلخيص والأسئلة العامة ومهام البرمجة، مع إمكانات متعددة اللغات. تختلف جودة الإجابات باختلاف اللغة والمهمة، ولا تُعد المواصفات أو النتائج المنشورة للنموذج الأساسي ضمانًا لأداء هذه النسخة في كل استخدام.

تنبيه بشأن الأوزان: بحسب وصف الإصدار، الأوزان منسوخة دون تعديل من النموذج الأساسي. لم يُجرَ تدريب إضافي أو ضبط دقيق موثق في هذه النسخة. دور Abdalla Eid هو إدارة صفحة المشروع وهويته وتوثيقه، وليس ادعاء تأليف النموذج الأساسي أو أوزانه.

مواصفات النموذج

الخاصيةالقيمة
اسم المشروعABD3ID AI 4B
النموذج الأساسيQwen3-4B-Instruct-2507
حالة الأوزانمرآة غير معدّلة وفق معلومات الإصدار؛ لم يوثق تدريب إضافي
البنيةنموذج لغوي سببي
عدد المعاملاتنحو 4.0 مليار بحسب بطاقة النموذج الأساسي
عدد المعاملات غير التضمينيةنحو 3.6 مليار بحسب بطاقة النموذج الأساسي
عدد الطبقات36 بحسب بطاقة النموذج الأساسي
سياق الإدخال الأصليحتى 262,144 رمزًا بحسب بطاقة النموذج الأساسي؛ يتأثر الاستخدام الفعلي بالذاكرة وإعدادات التشغيل
نمط الاستجابةInstruct غير تفكيري بحسب بطاقة النموذج الأساسي
الترخيصApache-2.0 وفق مستودع النموذج الأساسي
إدارة صفحة المشروع والتوثيقAbdalla Eid

المواصفات الفنية أعلاه منقولة عن بطاقة النموذج الأساسي، وليست نتيجة قياس مستقل لهذه المرآة. راجع ملفات الإصدار وإعداداته قبل اعتمادها في بيئة تشغيل محددة.

أمثلة على الاستخدام

  • المحادثة واتباع التعليمات.
  • إنشاء المسودات وإعادة الصياغة والتلخيص.
  • المساعدة في فهم النصوص والأسئلة العامة.
  • كتابة الشيفرات وشرحها واقتراح خطوات تصحيح الأخطاء.
  • إعداد مواد متعددة اللغات، مع ضرورة اختبار الجودة لكل لغة ومجال.

هذه أمثلة لمهام مناسبة للتجربة وليست ضمانًا لصحة الإجابات أو تفوق النموذج.

بدء الاستخدام باستخدام Transformers

يتطلب تحميل النموذج اتصالًا بمستودع النموذج الأساسي أو نسخة كاملة من ملفاته، وذاكرة مناسبة لحجم الأوزان وسياق الإدخال.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "اكتب دالة Python تجمع الأعداد في قائمة واشرحها باختصار."}
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
new_tokens = output[0][inputs.input_ids.shape[1]:]
print(tokenizer.decode(new_tokens, skip_special_tokens=True))

قد تختلف متطلبات Transformers والذاكرة بحسب بيئة التشغيل. عند نفاد الذاكرة، خفّض طول السياق أو استخدم إعدادات استدلال مناسبة لعتادك؛ لا يعني دعم طول سياق كبير أن تشغيله ممكن على كل جهاز.

طريقة التحقق من هذه النسخة

قبل وصف أي نسخة بأنها مضبوطة أو محسّنة، قارن بصمة ملفات الأوزان وإعدادات النموذج مع الإصدار الأساسي. إذا أُضيف ضبط لاحقًا، فوثّق إصدار الأوزان السابق، ومصدر بيانات التدريب وتراخيصها، وطريقة الضبط وسجلاته، وإعدادات التدريب، ونتائج اختبار قابلة للتكرار على مجموعة ثابتة.

لا تُنسب نتائج اختبارات النموذج الأساسي تلقائيًا إلى المرآة أو إلى أي إصدار لاحق. لم تُرفق في هذه البطاقة نتائج مستقلة لقياس جودة ABD3ID AI 4B.

القيود والاستخدام المسؤول

  • قد ينتج النموذج معلومات غير دقيقة أو إجابات واثقة لكنها خاطئة.
  • قد يخطئ في الشيفرات أو واجهات البرمجة أو الإصدارات، لذلك شغّل الاختبارات وراجع التبعيات قبل الاستخدام.
  • لا تدخل أسرارًا أو بيانات شخصية أو معلومات حساسة في بيئة غير موثوقة.
  • لا تعتمد عليه وحده في القرارات الطبية أو القانونية أو المالية أو غيرها من القرارات عالية الأثر.
  • المخرجات ليست بديلًا عن مراجعة بشرية مناسبة لطبيعة الاستخدام.

المصدر والترخيص والإسناد

هذه النسخة مرآة من أوزان Qwen3-4B-Instruct-2507 وفق وصف الإصدار، دون ضبط إضافي موثق. النموذج الأساسي منشور بترخيص Apache-2.0؛ راجع ملف الترخيص الأصلي واحتفظ بإشعاراته وشروطه عند إعادة الاستخدام أو التوزيع. اسم ABD3ID AI وهوية صفحة المشروع وتوثيق هذه المرآة مرتبطة بإدارة Abdalla Eid، ولا تنقل ملكية الأوزان الأساسية أو المواد الخارجية إليه.


English Overview

ABD3ID AI 4B is the project's display name for a mirror of Qwen3-4B-Instruct-2507. This repository provides the project identity and documentation; it does not claim authorship of the original model weights or documented additional training.

The model can be used for instruction following, conversation, drafting, summarization, general questions, and coding assistance, with multilingual capabilities. Quality varies by language and task. Specifications or results published for the upstream model are not a guarantee of performance for every use of this mirror.

Weight status: The release description identifies these as unchanged weights from the upstream model. No additional training or fine-tuning is documented for this mirror. Abdalla Eid maintains the project page, identity, and documentation; this is not a claim of authorship of the upstream model or weights.

Model specifications

PropertyValue
Project nameABD3ID AI 4B
Upstream modelQwen3-4B-Instruct-2507
Weight statusDescribed as an unchanged mirror; no additional training documented
ArchitectureCausal language model
Parameter countApproximately 4.0B, according to the upstream model card
Non-embedding parametersApproximately 3.6B, according to the upstream model card
Layers36, according to the upstream model card
Native contextUp to 262,144 tokens, according to the upstream model card; practical use depends on memory and runtime settings
Response modeNon-thinking instruct mode, according to the upstream model card
LicenseApache-2.0 according to the upstream model repository
Project-page and documentation maintainerAbdalla Eid

Technical specifications are attributed to the upstream model card, not to an independent evaluation of this mirror. Verify the release files and runtime configuration before relying on them in a specific environment.

Intended use

  • Conversation and instruction following.
  • Drafting, rewriting, and summarization.
  • General text and question-answering tasks.
  • Code generation, explanation, and debugging suggestions.
  • Multilingual tasks, with quality to be tested separately for each language and domain.

These are suitable tasks to try, not guarantees of correctness or superiority.

Quickstart with Transformers

Loading requires access to the upstream model repository or a complete local copy of its files, as well as sufficient memory for the weights and chosen context length.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Write a Python function that sums a list of numbers and briefly explain it."}
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
new_tokens = output[0][inputs.input_ids.shape[1]:]
print(tokenizer.decode(new_tokens, skip_special_tokens=True))

Transformers versions and memory requirements vary by runtime. If memory is insufficient, reduce the context length or select inference settings appropriate to your hardware; support for a long context does not mean every device can run it.

Verifying this release

Before describing any copy as fine-tuned or improved, compare its weight-file hashes and configuration with the upstream release. If future training is performed, document the starting revision, training-data sources and licenses, tuning method and logs, configuration, and reproducible evaluation results on a fixed test set.

Do not attribute upstream benchmark results automatically to this mirror or a later release. No independent ABD3ID AI 4B evaluation results are included in this card.

Limitations and responsible use

  • The model can generate inaccurate information or confident but incorrect answers.
  • Code, APIs, and version details may be wrong; run tests and review dependencies before use.
  • Do not enter secrets, personal data, or sensitive information into an untrusted environment.
  • Do not rely on the model alone for high-impact medical, legal, financial, or similar decisions.
  • Outputs do not replace appropriate human review.

Source, license, and attribution

This release is described as a mirror of Qwen3-4B-Instruct-2507 weights without documented additional fine-tuning. The upstream model is published under Apache-2.0; review the upstream license file and retain its notices and terms when reusing or redistributing it. The ABD3ID AI name, project-page identity, and documentation of this mirror are maintained by Abdalla Eid; this does not transfer ownership of the upstream weights or third-party materials.

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
9b25684

0 моделей