/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
54,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Qwopus3.6-27B-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
23 июн 2026

Qwen3.6-27B-Fable-Agentic

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная мультимодальная модель на 27 млрд параметров для диалога, рассуждений и вызова инструментов.

2 922скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 авг 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

Qwen3.6-27B-Fable-Agentic — плотная мультимодальная модель на 27 млрд параметров, созданная LemuraLabs дообучением Jackrong/Qwopus3.6-27B-v2. Она предназначена для диалога, пошаговых рассуждений и вызова инструментов в многоходовых агентных сценариях; архитектура поддерживает работу с текстом и изображениями. В карточке приведены результаты сравнительных тестов с базовой моделью: 88,29% на MMLU-Pro, 97,33% на GSM8K и 57,07% на GPQA-Diamond.

Модель подходит для ответов на общие вопросы, математических задач и систем, которые передают запросы внешним инструментам. В README для обслуживания через vLLM указан контекст до 16 384 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные характеристики и результаты приведены в карточке модели и не являются независимой оценкой качества.

Сценарии применения

  • ответы на общие вопросы
  • решение математических задач
  • создание многоходового агента с вызовом инструментов
  • анализ изображений в диалоге
  • пошаговое рассуждение по запросам пользователя

Ограничения

Заявленные результаты основаны на сравнении с базовой моделью, описанном в README; независимая проверка не представлена. Для завершения пошагового рассуждения может требоваться значительный лимит генерируемых токенов.

Для каких профессий подходит15

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

Qwen3.6-27B-Fable-Agentic

Format Task Params Type License

Agentic - Reasoning - Tool-Calling - Top-Tier Knowledge

MMLU-Pro GSM8K GPQA Tool Calling Beats its base model on knowledge - and acts like an agent.


Qwen3.6-27B-Fable-Agentic is a powerful 27B agentic model that reasons step-by-step and operates tools across multi-turn sessions, while delivering top-tier general knowledge. Fine-tuned from Jackrong/Qwopus3.6-27B-v2.

Benchmarks

Evaluated head-to-head against the base model on identical questions, with an 8192-token budget so step-by-step reasoning is never truncated.

BenchmarkBaseThis model
MMLU-Pro (350 Q)86.86%88.29%
GSM8K (300 Q)98.00%97.33%
GPQA-Diamond (198 Q)57.58%57.07%

Knowledge improved, hard reasoning preserved: +1.43 over base on MMLU-Pro, matching it on GSM8K math and on GPQA-Diamond (graduate-level science, ~frontier-class for a 27B) - with agentic tool-calling added on top.

CategoryBaseThis model
Biology96.0%94.0%
Business78.0%88.0%
Chemistry84.0%80.0%
Computer Science84.0%84.0%
Health82.0%86.0%
Math94.0%94.0%
Physics90.0%92.0%
Overall86.86%88.29%

Highlights

  • Top-tier knowledge - 88.29% MMLU-Pro, above the base model
  • Strong math - 97.33% GSM8K
  • Agentic tool-calling across multi-turn sessions
  • Step-by-step reasoning built in

Capabilities

  • Agentic, multi-turn tool-calling
  • Chain-of-thought reasoning
  • Top-tier general knowledge and math
  • Multimodal (vision + text) architecture

Usage (vLLM)

vllm serve lemuralabs/Qwen3.6-27B-Fable-Agentic --trust-remote-code --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --max-model-len 16384

Tip: this model reasons before answering - give it a generous max_tokens so it can finish its chain of thought.

License

Apache 2.0

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_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
9806898

0 моделей