/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
1 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-4b-cpt

formalmathatepfl
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на lean_docs модель Qwen3 с 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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.

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

Это дообученная модель генерации текста на базе Qwen/Qwen3-4B-Base, созданная formalmathatepfl на датасете lean_docs. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; карточка не уточняет специализацию датасета и сценарии применения.

Модель использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и содержит 3,7 млрд параметров. Она принимает текст, выдаёт текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors.

Карточка не приводит результатов оценки или конкретных ограничений качества. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией репозитория и базовой модели.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе текстового запроса
  • диалоговое взаимодействие с языковой моделью
  • продолжение заданного текста

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества, целевых сценариях или ограничениях модели. Лицензия указана как other; перед использованием следует проверить её условия.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen3-4b-cpt

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-4B-Base on the lean_docs dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.3
  • Pytorch 2.9.0+cu129
  • Datasets 3.6.0
  • Tokenizers 0.22.1

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
122a06b

0 моделей

    Создать бенчмарк