Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

intern-s1-mini-context-conditioned-molecule-transfer-v10-3-tdc-pinned-carcinogens-2xcwcpul

jiosephlee

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Intern-S1-mini для контекстно-зависимого ранжирования молекул по результатам анализов канцерогенности TDC.

221скачиваний 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.

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.

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

jiosephlee/intern-s1-mini-context-conditioned-molecule-transfer-v10-3-tdc-pinned-carcinogens-2xcwcpul — дообученный чекпойнт Intern-S1-mini для переноса результатов между анализами канцерогенности молекул. Модель на архитектуре Qwen3, плотная, содержит 7,6 млрд параметров и принимает текст; репозиторий содержит полные веса в формате safetensors. Она предназначена для контекстно-зависимого ранжирования молекул по активности в анализах TDC Carcinogens и выдаёт текстовые ответы.

Чекпойнт выбран по метрике ranking_validation/overall/knn_binary_macro_f1_at_5 со значением 0,7545. В качестве основы использована jiosephlee/Intern-S1-mini-lm, а для обучения — набор context-conditioned-molecule-transfer-v10.3-tdc-carcinogens-mixed-canonical-intern. Метаданные указывают контекст до 65 536 токенов. Сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

ранжирование молекул по вероятной канцерогенности
перенос результатов между анализами канцерогенности
сопоставление молекул в контексте биологического анализа

Ограничения

Модель дообучена для анализов канцерогенности из TDC, поэтому применимость к другим задачам и наборам данных не установлена. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Intern-S1-mini — Direct TDC Carcinogens

This repository contains the full-weight best_assay_ranking checkpoint from the Carcinogens fine-tuning run.

Provenance

Base model: jiosephlee/Intern-S1-mini-lm at fcb667c380ae01f57693a45b4b5c2d331052a107
Training dataset: jiosephlee/context-conditioned-molecule-transfer-v10.3-tdc-carcinogens-mixed-canonical-intern at revision c21748b1dcb036082014ac51f3bbcbd20872e5c2
Checkpoint-selection metric: ranking_validation/overall/knn_binary_macro_f1_at_5 = 0.7545
W&B run: view run (2xcwcpul)
Local run name: intern-s1-mini_context-conditioned-molecule-transfer-v10.3-tdc-pinned-carcinogens-mixed-canonical-soft-f1at5-b8x4-ga4-lr2e-5-packed-10ep

The repository includes the model shards, model configuration, tokenizer files, and the checkpoint's metric.json.

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: 8be3376