BODHI
Artifact for BODHI project. This maze model was created by fine-tuning starting from Qwen/Qwen3-8B-Base.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 7,6 млрд
- Размер весов
- 32,8 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- Qwen3-8B-Base
- Опубликована
- 4 июн 2026
Ссылки
BODHI-qwen-3-maze-8b-rlvr
Производная модели espressovi/BODHI-qwen-3-maze-8b-distil. Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста в проекте BODHI и задач, связанных с лабиринтами.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.
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 espressovi/BODHI-qwen-3-maze-8b-rlvr на Hugging Face совпадает с карточкой espressovi/BODHI-qwen-3-maze-8b-distil, поэтому описание составлено по ней.
BODHI-qwen-3-maze-8b-distil — текстовая авторегрессионная модель семейства Qwen3, разработанная как артефакт проекта BODHI и дообученная на основе Qwen/Qwen3-8B-Base. Она предназначена для генерации текста в диалоговом режиме и сценариев, связанных с лабиринтами. Веса представлены в формате safetensors; модель содержит 7,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 40 960 токенов. В метаданных указан английский язык и лицензия MIT. Карточка не раскрывает подробности задач с лабиринтами, датасета или качества модели.
Сценарии применения
- генерация текста о лабиринтах
- диалоговые сценарии по тематике лабиринтов
- эксперименты с применением языковой модели к задачам лабиринтов
Ограничения
В карточке не приведены оценки качества, подробное описание задач с лабиринтами или рекомендации по использованию.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- d32bab5