/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
1,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Опубликована
31 авг 2026

Qwen3.8-max-Reasoning-Distilled

Изображение и текст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

256скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены19 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 «Изображение → 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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3.8-max-Reasoning-Distilled

alt="General Benchmark Comparison Chart"

  • Benchmark: khazarai/Multi-Domain-Reasoning-Benchmark
  • Total Questions: 100
ModelScore
khazarai/Qwen3-4B-Qwen3.6-plus-Reasoning-Distilled48.18
Qwen/Qwen3.5-0.8B45.82

Qwen3.8-max-Reasoning-Distilled is a compact, high-efficiency language model fine-tuned using Knowledge Distillation from Qwen3.8-max.

It specifically addresses the common issue of overthinking loops and repetitive hesitations found in smaller raw reasoning models. By learning directly from high-quality reasoning traces, this model delivers concise, structured, and decisive Chain-of-Thought (CoT) outputs without wasting tokens on circular verification.

Key Features

  • Streamlined Chain-of-Thought (CoT): Replaces verbose, rambling reasoning paths with direct, step-by-step logic.

  • Elimination of Overthinking: Suppresses repetitive inner monologue loops (e.g., "Wait, let me re-verify...") that consume unnecessary tokens.

  • Higher Inference Efficiency: Drastically reduces total generated token count while maintaining or improving final answer accuracy.

  • Distilled Logic from Qwen3.8-max: Captures the complex evaluation heuristics of the teacher model into a smaller, faster student architecture.

Reasoning Quality Comparison

Below is a comparison highlighting how distillation improves reasoning structure and eliminates repetitive loops:

FeatureQwen3.5-0.8BQwen3.8-max-Reasoning-Distilled
Logic FlowFrequent self-doubt, circular checks, hesitationLinear, structured, and hypothesis-driven
Token EconomyHigh token overhead spent on repetitive verificationLow token overhead with concise step evaluation
Option AnalysisReiterates choices multiple times without decidingEvaluates each option once with clear justification
Decision SpeedSlow convergence to final answerFast, decisive output generation

Example Trace

Task: Identify the beneficial effect of carpooling from multiple choice options.

  • Qwen3.5-0.8B: "Evaluate option D... wait, let me check option E... actually, let me re-evaluate D... wait, is there a trick? Let me double-check..." (Overthinking Loop)
  • Qwen3.8-max-Reasoning-Distilled: "Systematically evaluates choices A through H in a single pass $\rightarrow$ identifies option D as the primary environmental benefit $\rightarrow$ concludes decisively." (Clean & Direct)

Limitations

While the model minimizes overthinking, extremely complex multi-step mathematical problems may still require prompting for explicit scratchpad steps. Always verify outputs when using the model for domain-critical tasks (e.g., medical, legal, or financial decisions).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
0451758

0 моделей