/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
8 сен 2026

code-nothink-q8b-20260908

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации кода и решения задач программирования без режима рассуждений.

26скачиваний 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

code-nothink-q8b-20260908 — модель для генерации кода, созданная на основе Qwen/Qwen3-8B-Base. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с 7,6 млрд параметров; LoRA-дообучение на парных данных NoThink code SFT слито с основными весами bf16. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и специальный комплект токенизатора для оценки; контекст модели по метаданным — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации кода без режима рассуждений и решения задач программирования. В оценке LiveCodeBench DEV256 в режиме NoThink она показала средний pass@1 30,1% по двум запускам против 22,7% у базовой модели; авторы отмечают заметные колебания результата между seed и описывают данные как исследовательские, а не подтверждающие. Для инференса README рекомендует использовать токенизатор и chat template из этого репозитория. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • решение задач программирования
  • подготовка ответов для бенчмарков по программированию
  • встраивание генерации кода в чат-интерфейс

Ограничения

Результаты оценки исследовательские и основаны на двух seed; pass@1 заметно менялся между запусками. Для корректного инференса следует использовать токенизатор и шаблон чата из репозитория.

Для каких профессий подходит7

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

code-nothink-q8b-20260908

Formerly Qwen3-8B-Base-code-v4-nothink (HF redirect).

Arm ID: Q8B-NOTHINK
Run ID: t30b2507-q8b-nothink-v4-tail151643

Merged full bf16 weights used for the official DEV256 NoThink evaluation. Tokenizer files in this repo are the eval-caliber bundle (qwen3-v4-tail151643); they overlay any tokenizer files that were present in the merge directory (the merge tree's tokenizer.json was a different, larger file).

Exploratory result (2 eval seeds), not a preregistered confirmatory claim.

Base model

Training

  • Method: LoRA r64 / α128 on seven projections (q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj), then merged into full-model bf16 safetensors
  • Data: NoThink code SFT (paired V4, physical 2-epoch concat)
  • Endpoint (score): step 142, 9,455,736 assistant tokens — endpoint-as-score, no checkpoint picking
  • Train seed 42; LR 1e-4; context 8192; AdamW; cosine by assistant-token dose
  • Host: local GPU 3 (retrain after mathbox3 host loss); eval tokenizer renderer qwen3-v4-tail151643

Evaluation

  • Suite: official LiveCodeBench DEV256
  • Mode NoThink, max_model_len 8192, vLLM 0.28.0; do not prefill <think>
  • Metric: sandbox pass@1 = passed / 256
  • Seed 12345 used the same merged weights, tokenizer, and vLLM command as seed 3407 except --seed and the serve port. Results: /workspace/code-sft-runs/rstar-eval/official-dev256-seeds/seed12345/
seedarmarm capBaseBase capMcNemar arm_only / base_onlyp
340770/256 (27.3%)7859/256 (23.0%)2125 / 140.108
1234584/256 (32.8%)7557/256 (22.3%)2337 / 109.8e-05
pooled 512————62 / 245.1e-05

Mean: arm 77.0 (30.1%) vs Base 58.0 (22.7%), Δ ≈ +19.

Arm pass@1 moves a lot across seeds (70 vs 84); Base is stable (57–59). The two-seed pooled paired difference is significant (p = 5.1e-05). Still exploratory (2 seeds, not preregistered).

Provenance note

The same identity (seed 42, 9,455,736 assistant tokens, lr 1e-4, LoRA r64/α128) was previously trained once on another machine and scored 76/256 vs Base 57/256 (McNemar p=0.0019). That host went down and the weights plus eval cache were lost. This repository is the local GPU 3 retrain. The two-run difference (arm −6, Base +2) is single-seed cross-machine noise. This result is a single-seed exploratory outcome, not a confirmatory claim.

Inference notes

  • Use this repository's tokenizer and chat_template.jinja.
  • NoThink: do not prefill <think>; if the template accepts enable_thinking, keep it false.
  • Stop token ids: 151643 (<|endoftext|>) and 151645 (<|im_end|>).
  • Eval sampling used temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20.

Weight checksum

  • model.safetensors (16,381,517,208 bytes): sha256:fdde336f8a504ce0dae4537b0955bbe660e1072ec093e43cce548e5654958a94

OFFICIAL_MERGE_RECEIPT.json is included for merge provenance. LoRA adapter checkpoints are not in this repo.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
631233c

0 моделей