/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2026

r0_96

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Языковая модель на базе Qwen3-8B для генерации текста, математического рассуждения и диалоговых сценариев.

463скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

fiveflow/r0_96 — языковая модель для генерации текста, созданная на базе Qwen/Qwen3-8B-Base и опубликованная пользователем fiveflow. Модель распространяется для использования с библиотекой Transformers и имеет 7,6 млрд параметров.

По метаданным и тегам модель ориентирована на математические задачи и сценарии, связанные с reinforcement learning и диалоговым взаимодействием. Она поддерживает генерацию текста с контекстом до 32 768 токенов; заявленная архитектурная основа — семейство Qwen3.

Сильными сторонами являются относительно компактный размер, длинный контекст и специализация на математическом рассуждении. README не содержит результатов бенчмарков, подробностей обучения, перечня поддерживаемых естественных языков или инструкций по формату запросов, поэтому качество в конкретных задачах требует отдельной проверки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение математических задач
  • генерация ответов в диалоге
  • пошаговое математическое рассуждение
  • исследование обучения моделей с reinforcement learning

Ограничения

README не содержит результатов бенчмарков, подробностей обучения и перечня поддерживаемых естественных языков. Фактическое качество математического рассуждения и устойчивость ответов необходимо проверять отдельно.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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
75efd97

0 моделей