Характеристики

Контекст: 262 144 токена
Размер весов: 70,2 ГБ
Архитектура: qwen3_5_moe · dense
Базовая модель: Affine-5czsc2fc98-r252-merged
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 авг 2026

Ссылки

sn120-3a778f1fd066

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели unconst/Affine-5czsc2fc98-r596-r252-odpo-hirank-midbeta-softctx-megaextra-merged. Экспериментальная разговорная модель Qwen3.5 MoE, дообученная методом offline DPO для участия в оценочных Reason-дуэлях.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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.

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

Карточка модели elevateecho/sn120-3a778f1fd066 на Hugging Face совпадает с карточкой unconst/Affine-5czsc2fc98-r596-r252-odpo-hirank-midbeta-softctx-megaextra-merged, поэтому описание составлено по ней.

Affine R596 — SoftCtx × HiRank × MidBeta MegaExtra — это экспериментальная разговорная модель семейства Qwen3.5 MoE от unconst, дообученная на основе unconst/Affine-5czsc2fc98-r252-merged методом offline DPO. Чекпойнт создан для подачи в майнер SN120 и участия в оценочных Reason-дуэлях, а не для универсального чата.

При обучении модель оптимизировали предпочитать ответы с более высокой оценкой Reason на отобранных парах. README сообщает о LoRA с r=64 и α=128, коэффициенте DPO β=0,1 и целевой длине обучения 12 288 токенов; обучение остановили на шаге 259, после чего адаптер объединили с моделью. В метаданных указаны Transformers и формат safetensors. Лицензия не приведена.

Сценарии применения

участие в дуэлях для оценки Reason
генерация ответов в экспериментальном конвейере SN120
сравнение предпочтений ответов на ранжированных парах

Ограничения

Модель предназначена для экспериментальных Reason-дуэлей, а не для общего чата; результаты README относятся к внутренней оценке на небольших выборках. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

R596 — SoftCtx × HiRank × MidBeta MegaExtra (offline DPO)

Affine SN120 challenger trained to beat the live king on Reason v3 (teacher-anchored score: lpC(y_C|z_A) − lpC(y_C|∅)).

How this checkpoint was trained

Base / parent: unconst/Affine-5czsc2fc98-r252-merged@b42d6245d77fe30885ea8a90387771e1bc465e0f (our crowned r252, reign 33)
Method: offline DPO on Reason-ranked pairs (not SFT / not online GRPO)
What was optimized: preference for higher teacher-side Reason on mined pairs
Data: SoftCtx × HiRank pair set (soft context length band, high-rank filter); MidBeta β=0.1. See experiment plan.md / dpo_duel_reason.jsonl under mining/experiments/r596-r252-offline-dpo-hialpha-hirank-midbeta-softctx-megaextrasteps.
Key hyperparameters:
- LoRA r=64, α=128
- β=0.1 (MidBeta)
- lr=5e-6
- max_len=12288 (SoftCtx)
- max_steps target 3600 MegaExtra; TRAIN_DONE@259 (adapter kept / merged)
Hardware: Lium mine-r226-marsplan-fullft-1 (brave) GPUs 6,7 for train; merge + n80 on mine-r252-vera-t4-nonking-grpo-1 GPUs 4,5 → /tmp/r596_merged
Local n80 vs live king reign34 (cryptoDev23/Affine-5Dku3dYp9j-hk8161@55b7ffe0…):
- margin +0.006196, SE 0.002357, z=2.63, n=75
- bar max(2·SE, δ=0.002) = 0.004713 (~1.31×)
- thought median 199 (≥80), B pass 0.368 (≥0.30)
- decision: Stage-5 licensed (r596_decision_reign34.json)
Prior n80 vs r252: margin +0.008490 (~1.19× bar), thought/B clear
Experiment path: mining/experiments/r596-r252-offline-dpo-hialpha-hirank-midbeta-softctx-megaextrasteps

Intended use

SN120 Affine miner submission / evalsrv Reason duel. Not a general chat model.

License

Follows base model + Affine mining artifacts policy.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
Ревизия весов: c05ebd6