/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,4 млрд
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

Qwen3.5-4B-Comprehension-new-judge-policy-v70-merged

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Текстовая генеративная conversational-модель семейства Qwen3.5 с 3,4 млрд параметров и контекстом до 262 144 токенов для диалогов и анализа текста.

122скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

Qwen3.5-4B-Comprehension-new-judge-policy-v70-merged — текстовая генеративная модель, опубликованная пользователем leonardovazsp на Hugging Face. По метаданным модель предназначена для генерации текста и поддерживает conversational-сценарии; разработчик, базовая модель и лицензия в доступных материалах не указаны.

Модель содержит около 3,4 млрд параметров, использует экосистему Transformers и имеет нативное контекстное окно до 262 144 токенов. По названию модель относится к семейству Qwen3.5 и, вероятно, ориентирована на задачи comprehension и judging, однако README не содержит подтверждённых сведений о методах обучения, оценивании или конкретных форматах таких задач.

Модель может применяться для диалоговой генерации, продолжения текста, анализа предоставленного контекста и интеграции в приложения на базе Transformers. Ограничения включают отсутствие в карточке подробностей о языках, качестве, безопасности, смещениях, тестовых результатах и условиях лицензирования; результаты следует проверять на целевых данных перед использованием.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на запросы пользователя
  • генерация и продолжение текста
  • анализ длинного контекста
  • оценка и сравнение текстовых ответов
  • создание прототипов LLM-приложений

Ограничения

README не содержит подтверждённых сведений о языках, качестве, результатах оценки, рисках, смещениях и лицензии. Назначение для comprehension и judging следует считать ориентиром по названию модели, а не документированным результатом.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
93c58de

0 моделей