Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 3,7 млрд
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: qwen-3-4b-mixture-of-thought
Библиотека: transformers
Опубликована: 20 июн 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Qwen3-4B-RP-V3

bunnycore

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации диалоговых ответов и текста.

28скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены20 июн 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

bunnycore/Qwen3-4B-RP-V3 — объединённая методом TIES модель генерации текста на базе семейства Qwen3, созданная с помощью mergekit. В объединение вошли huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-abliterated-v2, ertghiu256/qwen-3-4b-mixture-of-thought, SuperbEmphasis/Qwen3-4B-RP-Test, bunnycore/Qwen3-4B-RP-V2 и fakezeta/amoral-Qwen3-4B. Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и формат safetensors; заявленная длина контекста — 40 960 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов и диалогового текста. Описание базовой модели в каталоге указывает на экспериментальные модификации для диалогов с уменьшенным числом отказов. Данных о лицензии и специальных ограничениях применения в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом приложении
ведение текстового диалога с пользователем
создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Объединение экспериментальных моделей не гарантирует стабильного качества или одинакового поведения во всех сценариях; в базовой модели отмечено уменьшенное число отказов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-abliterated-v2 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: SuperbEmphasis/Qwen3-4B-RP-Test
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: fakezeta/amoral-Qwen3-4B
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.3
  - model: bunnycore/Qwen3-4B-RP-V2
    parameters:
      density: 0.4
      weight: 0.4
  - model: ertghiu256/qwen-3-4b-mixture-of-thought
    parameters:
      density: 0.3
      weight: 0.3

merge_method: ties
base_model: huihui-ai/Huihui-Qwen3-4B-abliterated-v2
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

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: e74f3d5