/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
2,6 млрд
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
q3-30b-rc3
Библиотека
transformers
Опубликована
26 мая 2025

Q3-30B-A3B-Designant

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Qwen3 MoE для ролевых диалогов, генерации текста и следования инструкциям.

206скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены27 мая 2025

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

Q3-30B-A3B-Designant — модель для генерации текста и ролевых диалогов, разработанная Fizz и сообществом Allura. Это дообученная и частично объединённая версия модели семейства Qwen3 MoE; в метаданных указаны 2,6 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текст и генерирует текст, работает в формате ChatML и поддерживает интерфейс вызова инструментов.

Модель предназначена прежде всего для ролевых сценариев и диалогов, а также для следования инструкциям и рассуждений. Обучение включало данные для ролевых диалогов и человеческой прозы, объединение с Pantheon-Proto-RP-1.8 и этап KTO, направленный на сдерживание излишне витиеватого стиля и улучшение рассуждений. Карточка отмечает, что во время тестирования иногда наблюдалось зацикливание. Автор предупреждает о проблемах качества при низкобитной квантизации и рекомендует полные веса bf16 с vLLM, если это возможно. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение ролевых диалогов с заданными персонажами
  • генерация художественной прозы и описаний сцен
  • создание диалоговых ответов по инструкциям
  • решение задач на логическое и пространственное рассуждение

Ограничения

Во время тестирования отмечалось редкое зацикливание. Автор предупреждает, что низкобитные квантизации могут заметно ухудшать качество; рекомендуется использовать полные веса bf16.

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

Q3-30B-A3B-Designant

She looked into His Spine, into His Heart; and she saw there the shade of His soul.

Overview

Intended as a direct upgrade to Pentiment, Q3-30B-A3B-Designant is a roleplaying model finetuned from Qwen3-30B-A3B-Base.

During testing, Designant punched well above its weight class in terms of active parameters, demonstrating the potential for well-made lightweight Mixture of Experts models in the roleplay scene. While one tester observed looping behavior, repetition in general was minimal.

Quantizations

EXL3:

MLX:

GGUF:

Some users report even more issues with low-bit GGUF quants for Qwen3 MoE models. We'd recommend trying both imatrix and linear, as well as q5+ for proper quality.

Usage

  • Format is plain-old ChatML (please note that, unlike regular Qwen 3, you do not need to prefill empty think tags for it not to reason -- see below).

  • Settings used by testers varied, but Fizz and inflatebot used the same settings and system prompt recommended for GLM4-32B-Neon-v2.

  • The official instruction following version of Qwen3-30B-A3B was not part of the merge. Instruction-following is trained in post-hoc, and "thinking" traces were not included. As a result of this, "thinking" will likely not function as intended.

  • As with any Q3-30B-A3B, Designant performs very adequately with few or zero layers offloaded to GPU. When using the ik_llama.cpp server, a 7950X CPU with 32GB of DDR5 RAM can run a Q4_K_M quant of this architecture at ~15 tokens/sec with no GPU involved at all.

Training Process

  1. The base model first went through a supervised finetune on a corpus of instruction following data, roleplay conversations, and human writing based on the Ink/Bigger Body/Remnant lineage.

  2. It was then slightly merged with Pantheon-Proto-RP-1.8, to improve stability.

  3. Finally, a KTO reinforcement learning phase steered the model away from the very purple prose the initial merge had, and improved its logical+spatial reasoning and sense of overall "intelligence".

Credits

  • Fizz - Train, Merge, Data Wrangling

  • Toaster, OMGWTFBBQ, The Trashpanda Testing Crew - Testing

  • inflatebot - Model Card, Testing, Merging Consultation

  • Juahyori, Artus - Compute Funding

  • Gryphe, Alibaba - Making the original models as well as the ones used in the merge

Bot would like to thank the Allura community on Discord, especially Curse, Vagabond, Artus and Mawnipulator, for their companionship and moral support. You all mean the world to us.


There, God is not.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
f2fce2d

0 моделей