/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Опубликована
2 июн 2026

a3-rl-laion_nemotron-gym-agent-calendar-80-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученный с подкреплением агент на архитектуре Qwen3 для выполнения календарных задач в Nemotron Gym.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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

Модель a3-rl-laionnemotron-gym-agent-calendar — контрольная точка агента, дообученная методом обучения с подкреплением с помощью SkyRL. Её разработали в LAION на базе laion/GLM-4_7-swesmith-sandboxes-with_tests-oracle_verified_120s-maxeps-131k-fixthink с архитектурой Qwen3ForCausalLM; размер составляет 7,6 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — 40 960 токенов.

Модель предназначена для выполнения агентных задач в среде Nemotron Gym, связанных с календарём. Выбран шаг обучения 80 по сглаженной скользящей средней награды; для этого шага в карточке указаны средняя награда 0,9727 и pass@8, равный 1,0. Обучение проводилось на наборе laion/nemotron-gym-agent-calendar, а трассы запусков опубликованы как сопутствующий датасет open-athena/a3-rl-laion_nemotron-gym-agent-calendar.

Модель принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы или действия агента. В README не описаны точный набор календарных операций и языки. Лицензия — Apache-2.0. Показатели обучения относятся к указанному набору задач и сами по себе не гарантируют качество в других средах.

Сценарии применения

  • выполнение календарных заданий в среде Nemotron Gym
  • разработка и оценка агента для календарных сценариев
  • эксперименты с обучением агентов методом RL на SkyRL

Ограничения

В карточке приведены метрики только для обучающей среды Nemotron Gym; они не подтверждают качество на других календарных задачах. Языки и точный набор поддерживаемых календарных операций в описании не перечислены.

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

a3-rl-laion_nemotron-gym-agent-calendar (step 80, 8B)

RL-trained (SkyRL) agent checkpoint, selected by 5-period EMA (alpha=1/3) of reward/avg_raw_reward across all 80 steps of the training chain.

The launch RL config is included as rl_config.yaml. Parsed training metrics, plots, and raw logs are under training_logs/.

Training Traces

Training-time Daytona/Harbor rollouts for this run are uploaded as a companion dataset: open-athena/a3-rl-laion_nemotron-gym-agent-calendar

The dataset contains the last episode of each trial (per make_and_upload_trace_dataset --episodes last) — the same rollouts the policy was trained on after rollback / truncation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
4933bbb

0 моделей