/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Размер весов
53,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 апр 2026

Carnice-27b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Carnice-27b — дообученная на базе Qwen3.5-27B языковая модель для диалогов, рассуждений и многошаговых агентных задач с инструментами.

97скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены8 апр 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

Carnice-27b — дообученная и объединённая в самостоятельный чекпойнт модель kai-os на базе Qwen/Qwen3.5-27B. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 22,3 млрд параметров, предназначенная для диалогов в стиле Hermes-Agent, рассуждений и многошаговой работы с инструментами. В README описаны сценарии работы с терминалом, файлами, браузером, репозиториями и отладкой; модель загружается как отдельный чекпойнт без исходного адаптера.

Метаданные указывают контекст до 262 144 токенов и формат safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для неё пока не приложены воспроизводимые результаты бенчмарков.

Сценарии применения

  • выполнение многошаговых задач через терминал
  • поиск и редактирование файлов с помощью инструментов
  • навигация по сайтам в браузере через агента
  • анализ репозитория и помощь с отладкой
  • планирование действий и вызов инструментов в диалоге

Ограничения

В README не представлены воспроизводимые результаты бенчмарков, поэтому качество модели в заявленных сценариях независимо не подтверждено.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Carnice-27b Banner

Carnice-27b

Carnice-27b is the merged full-model release of the Trinity Hermes-Agent training run on top of Qwen/Qwen3.5-27B.

This repo contains the merged Stage C weights, not just the adapter. The adapter was trained in three stages and then merged back into the base model so it can load as a standalone checkpoint.

Acknowledgements

This work would not have been possible without Zachary Mueller, Lambda, Teknium, and Nous Research.

Trained using traces from lambda/hermes-agent-reasoning-traces

Trinity Process

Stage A: Premium Reasoning Backbone

  • 3300 train rows
  • 193 validation rows
  • 12288 max length
  • final eval loss 0.5316
  • final eval perplexity 1.7016

Stage B: Hermes Alignment

  • widened Carnice + DJ + Lambda alignment mix
  • 2269 train rows
  • 80 validation rows
  • final eval loss 0.2336
  • final eval perplexity 1.2632

Stage C: Carnice Polish

  • 600 train rows
  • 60 validation rows
  • final eval loss 0.2310
  • final eval perplexity 1.2599

Intended Use

Carnice-27b is tuned for Hermes-Agent style terminal, file, browser, repo, debugging, and multi-step tool workflows.

Benchmark Status

Reproducible benchmark runs are not attached yet. They will be added only after the dedicated benchmark box run is complete.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
0534044

0 моделей