/ 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

rzero_8b_96

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт R-Zero на базе Qwen3-8B-Base для исследований генерации текста и математических рассуждений.

278скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

R-Zero Qwen3-8B-Base, глобальный шаг 96 — экспериментальный чекпойнт обучения R-Zero, загруженный автором репозитория; это не официальный выпуск авторов Qwen или R-Zero. Модель основана на Qwen/Qwen3-8B-Base и дообучена для генерации текста. Архитектура — плотная авторегрессионная Qwen3ForCausalLM; метаданные указывают 7,6 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors в BF16.

Чекпойнт предназначен для экспериментов с генерацией текста и математическими задачами. Его выбрали по невзвешенному среднему семи предыдущих бенчмарков; README отдельно не заявляет результаты на Omni-MATH-2 и предупреждает, что ответы могут быть неверными. Языковые возможности отдельно не описаны. Указана лицензия Apache 2.0, унаследованная от базовой модели.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на базе Qwen3
  • оценка чекпойнтов на математических бенчмарках
  • сравнение вариантов обучения R-Zero
  • исследование ответов языковой модели на математические задачи

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт на шаге обучения 96, а не официальный релиз. Для него не заявлены результаты Omni-MATH-2; ответы модели могут быть неверными.

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

R-Zero Qwen3-8B-Base — global step 96

This repository contains the user's R-Zero experiment checkpoint at cumulative global step 96 (round 3, round-local step 32). It is an experiment artifact, not an official release by the Qwen or R-Zero authors.

The four BF16 safetensors shards and tokenizer/configuration files are copied byte-for-byte from the existing Hugging Face-format checkpoint. The model was not loaded, merged again, or re-exported for this upload. The index contains 399 tensors and 8,190,735,360 parameters. Per-file SHA256 checksums are recorded in checkpoint_manifest.json.

The upstream base is Qwen/Qwen3-8B-Base, whose published model card identifies the Apache 2.0 license. The standard license text is included in LICENSE.

Evaluation scope

This checkpoint was selected by the recorded unweighted mean over seven prior benchmarks, not by Omni-MATH-2 scores. This upload makes no claim about its Omni-MATH-2 accuracy or its strongest/weakest domain-by-problem-type cell.

For the separate omni_math2_standalone evaluation package, use a pinned commit revision when downloading and a separate run named rzero_96. Do not use the RQ step-256 wrapper with this model: the wrapper targets rq_256.

Keep decoding and grading settings unchanged when comparing checkpoints. Generated answers may be incorrect; neither model outputs nor benchmark reference answers are guaranteed correct.

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
de52895

0 моделей