/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Архитектура
tpu_qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 мая 2026

Qwen3-4B-Instruct-2507-flax

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Flax-версия Qwen3-4B-Instruct-2507 для диалогов, следования инструкциям и генерации текста, включая работу с длинным контекстом.

1 616скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 мая 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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 Flax-представление Qwen3-4B-Instruct-2507, опубликованное Benjamin Minixhofer на Hugging Face. Модель разработана командой Qwen как причинная языковая модель для диалогов и генерации текста по инструкциям; репозиторий содержит веса в формате Flax. Базовая версия имеет около 4 млрд параметров, 36 слоёв и контекст до 262 144 токенов.

Модель предназначена для следования инструкциям, понимания текста, ответов на вопросы, логических и математических задач, программирования и вызова инструментов. Она работает в режиме без цепочки рассуждений в специальных блоках, поддерживает многоязычные сценарии и длинный контекст. Карточка базовой модели указывает лицензию Apache-2.0; метаданные репозитория Flax лицензию отдельно не приводят.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалоги с пользователем
  • выполнение инструкций и подготовка текстов
  • решение математических и логических задач
  • объяснение и генерация программного кода
  • анализ длинных документов в пределах контекстного окна
  • вызов инструментов в агентных сценариях

Ограничения

Это текстовая модель и она работает только в режиме без thinking-блоков. Использование полного контекста в 262 144 токена может требовать значительных ресурсов памяти; при нехватке памяти рекомендуется уменьшить длину контекста.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
TPUQwen3ForCausalLM
Ревизия весов
b2b1ac7

0 моделей