/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B
Опубликована
6 сен 2026

qwen3-4b-star-qlora-r16-v2-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-4B анализирует ответы на собеседованиях по структуре STAR и формирует текстовый разбор.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 сен 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

Qwen3-4B STAR QLoRA v2 Merged — языковая модель на базе Qwen3-4B, дообученная для анализа ответов на поведенческих собеседованиях по структуре STAR (Situation, Task, Action, Result). Модель разработана автором репозитория by0101; адаптер LoRA объединён с базовой моделью, поэтому веса можно загружать напрямую через Transformers без PEFT.

Модель принимает текст ответа кандидата и генерирует текстовый анализ. Её можно применять для разбора примеров по компонентам STAR и подготовки к интервью. Архитектура — плотная причинная языковая модель Qwen3ForCausalLM примерно на 3,7 млрд параметров; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • разбор ответа кандидата по компонентам STAR
  • оценка полноты описания ситуации, задачи, действий и результата
  • подготовка примеров ответов для поведенческого интервью

Ограничения

Карточка не описывает критерии оценки, точность и формат выдаваемого анализа; применимость к языкам, отличным от использованных при обучении, не подтверждена.

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

Qwen3-4B STAR QLoRA v2 Merged

This repository contains a merged model fine-tuned from Qwen/Qwen3-4B for STAR (Situation, Task, Action, Result) interview answer analysis.

The LoRA adapter was merged into the base model, so the model can be loaded directly without PEFT.

Model Details

  • Base model: Qwen/Qwen3-4B
  • Model type: Fine-tuned Causal Language Model
  • Training method: QLoRA / LoRA
  • Model format: Merged model
  • Task: STAR interview answer analysis
  • Pipeline: Text generation

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "YOUR_MERGED_MODEL_REPOSITORY"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

Files

  • model-*.safetensors: Merged model weights
  • config.json: Model configuration
  • Tokenizer configuration files
  • generation_config.json: Generation configuration

Framework Versions

  • Transformers
  • PEFT: 0.19.1
  • TRL

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
13662d8

0 моделей