Диалоговая модель генерации текста на базе Qwen3.5 MoE, дообученная методом Online-DPO.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Affine R334 — marsplan Online-DPO-long (merged) — модель генерации текста на архитектуре Qwen3.5 MoE, созданная дообучением базовой модели marsplan0624/affine-5gedzafcvg-queen. В README указано, что в неё объединён LoRA-адаптер, обученный методом Online-DPO с параметрами β=0,1, α=32, r=16 и 300 шагами; модель обозначена как кандидат Stage-5.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Карточка сообщает о сравнении с базовой моделью на локальной выборке, но не описывает конкретные сценарии применения или языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель работает через Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
README описывает модель как кандидата Stage-5 и приводит результат сравнения на локальной выборке; данных о качестве в более широких сценариях нет. Лицензия и поддерживаемые языки не приведены в доступных данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
LoRA-merged Online-DPO (β=0.1 α=32 r=16 G=4 lr=5e-6 temp=1.2 max_steps=300 FORCE_PREFIX)
from live reign-22 king marsplan0624/affine-5gedzafcvg-queen@556d02a2.
Local n80 vs marsplan: margin=+0.01182 SE=0.00484 z=2.445 clears max(2·SE, δ=0.002); median_len_z=217; B pass=0.468. Stage-5 candidate.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…