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
Ссылки
r0_96
Языковая модель на базе Qwen3-8B для генерации текста, математического рассуждения и диалоговых сценариев.
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
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
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 75efd97