/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
29,7 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-32B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 авг 2026

deepswe-k8s-sync-S0b16-c256-replace-tokenexact-step175

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-32B после 175-го шага обучения для генерации текста и диалогов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

Это дообученный чекпойнт Qwen3-32B, подготовленный автором aqbond как объединённые FSDP-веса после 175-го шага обучения. Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 29,7 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста и диалоговое взаимодействие. В README указано, что чекпойнт получен в эксперименте по синхронизации и исправлению траектории обучения; доступная информация не уточняет отдельную пользовательскую специализацию сверх возможностей базовой модели.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Контекст составляет до 40 960 токенов. Указана лицензия Apache-2.0. Это промежуточный экспериментальный чекпойнт, поэтому его качество и стабильность для практических сценариев следует оценивать отдельно.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • продолжение и составление текстов
  • экспериментальная оценка дообучения Qwen3
  • сравнение чекпойнта с парной базовой версией

Ограничения

README описывает промежуточный чекпойнт обучения, а не подтверждённую стабильную прикладную модель; качество и надёжность отдельно не охарактеризованы. Языки не перечислены в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

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

deepswe-k8s-sync-S0b16 replace-tokenexact step 175

FSDP-merged Hugging Face weights after training step 175.

  • Experiment: deepswe-k8s-sync-S0b16-c256-replace-tokenexact-141to179-20260826-111352
  • Recipe: same-step trajectory repair (gpt-5.5 key-fork + antidrown, 4 failures × k=4) then S0b16 sync PPO
  • Checkpoint source: outputs_all/checkpoints/.../global_step_175/actor
  • Paired baseline repo: aqbond/deepswe-k8s-sync-S0b16-c256-step140to180-step175

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
8498680

0 моделей