/ Модель

Характеристики

Контекст
65 536 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Intern-S1-mini-lm
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

intern-s1-mini-assay-transfer-record-level-v27-bioavailability-ma-l3-best

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная языковая модель для переноса записей между исследованиями пероральной биодоступности и поиска близких к запросу примеров.

227скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

jiosephlee дообучил Intern-S1-mini-lm на датасете записей исследований биодоступности, создав версию v27 L3. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров, представленная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 65 536 токенов. Метаданные указывают поддержку чата и генерации текста.

Модель предназначена для переноса между анализами пероральной биодоступности и выбора записей, близких к запросу: контрольная точка выбрана по метрике knn_regression_mae_at_5. В описанной оценке она показала значение 0,776693 против 0,989952 у Morgan vanilla и 1,002469 у Morgan weighted. Оценка включала по 500 полных запросов с известными идентификаторами в валидационном и тестовом наборах; 25 запросов вне распределения в каждом наборе исключили из-за отсутствия обучающих примеров и требований оценщика.

Для использования подходят запросы и ответы в текстовом или чат-формате, связанные с переносом результатов исследований биодоступности. Оценка не подтверждает качество на запросах вне обучающего покрытия. Лицензия указана как other; дополнительных условий в доступных данных нет.

Сценарии применения

  • поиск близких записей исследований биодоступности для заданного запроса
  • перенос данных между анализами пероральной биодоступности
  • генерация текстовых ответов на запросы по записям биодоступности

Ограничения

Оценка охватывала только полные запросы с известными идентификаторами; запросы вне распределения были исключены из-за отсутствия обучающей поддержки. Лицензия обозначена как other, поэтому её конкретные условия требуют уточнения.

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

Intern-S1-mini oral bioavailability v27 L3

Fine-tuned from jiosephlee/Intern-S1-mini-lm on jiosephlee/assay-transfer-record-level-v27-bioavailability-ma-l3-intern at revision 2a7539aee4da8ae3579137ccef8618b48632d33c.

Selected checkpoint by validation knn_regression_mae_at_5. Test knn_regression_mae_at_5: model 0.776693, Morgan vanilla 0.989952, Morgan weighted 1.002469.

Validation/test use 500 complete ID queries each. The 25 OOD queries in each split were excluded because they have no training support and fail the complete-query validation required by the ranking evaluator.

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
4d643e6

0 моделей