Qwen3-8B tool-merged (voice agents)
Base: Qwen/Qwen3-8B. Adapter: qwen3-8b-tool-adapter (LoRA r=32, 3 epochs, 1873 dialogues). Train loss 0.1401 / eval 0.1506. Chat template: qwen3_template333.jinja. Serve with sglang / vllm / transformers.
Дообученная Qwen3-8B для диалогов голосовых агентов и вызова инструментов.
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
Qwen3-8B tool-merged — дообученная диалоговая языковая модель на базе Qwen/Qwen3-8B, подготовленная для голосовых агентов и вызова инструментов. По README, модель обучалась с LoRA-адаптером ранга 32 в течение трёх эпох на 1873 диалогах; указаны значения train loss 0,1401 и eval loss 0,1506. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM с 7,6 млрд параметров и контекстом до 40 960 токенов.
Модель генерирует текст в диалогах и предназначена для сценариев голосовых агентов и работы с инструментами. В метаданных заявлены английский и хинди. Репозиторий содержит веса safetensors; для запуска README перечисляет sglang, vLLM и Transformers. Лицензия — Apache-2.0.
Показатели потерь и небольшой набор из 1873 диалогов сами по себе не подтверждают качество в реальных голосовых сценариях. Метаданные и README не указывают отдельный аудиовход или аудиовыход: модель следует рассматривать как текстовую языковую модель для интеграции в голосового агента, а не как самостоятельную систему распознавания речи или синтеза речи.
README описывает обучение на 1873 диалогах и приводит значения потерь, но не содержит оценок качества в реальных сценариях. Отдельные возможности распознавания или синтеза аудио не заявлены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Base: Qwen/Qwen3-8B. Adapter: qwen3-8b-tool-adapter (LoRA r=32, 3 epochs, 1873 dialogues). Train loss 0.1401 / eval 0.1506. Chat template: qwen3_template333.jinja. Serve with sglang / vllm / transformers.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…