/ Модель
Каталог

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

Ссылки

Hugging Face

math-nothink-q8b-20260908

modrill
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дообученная модель Qwen3 для генерации и оценки ответов на математические задачи в исследованиях переноса task vector.

33скачиваний 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Math NoThink Q8B — экспериментальный чекпойнт для генерации ответов на математические задачи, опубликованный Modrill как исходный эксперт для переноса task vector в исследовательской работе, заявленной для ICLR 2027. Это дообученная плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 на 7,6 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen3-8B-Base. Репозиторий содержит объединённые веса, а также LoRA-адаптер; карточка описывает рецепт обучения с LoRA ранга 64 и 165 обновлениями.

В карточке приведён результат 58 из 240 на наборе задач AIME 2024 и 2025 с несколькими seed; базовая модель в том же запуске набрала 26 из 240. Модель предназначена для оценки математических ответов как выходных оценок, а не для использования в роли чат-бота. Контекст составляет 32 768 токенов. Веса доступны в формате safetensors, библиотека загрузки — Transformers; лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • оценка ответов на задачи AIME
  • генерация решений математических задач
  • сравнение качества математического дообучения с базовой Qwen3
  • исследование переноса task vector между моделями

Ограничения

Карточка позиционирует модель как исходный эксперт для исследовательского переноса task vector, а не как чат-бот; приведённая оценка ограничена набором AIME24+25 из 240 примеров. Языки обучения или поддержки не обозначены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

math-nothink-q8b-20260908

Public freeze of Math NoThink source expert θ_s for ICLR 2027 task-vector transfer. Not a chatbot. Endpoint is the score. Do not promote milestones.

run_id=math_six_arms_train_v3_eot_20260908. Replaces the private 20260902 src freeze for this v3 EOT recipe; does not overwrite nothink-src-*-20260902.

Score (Exact-240)

AIME24+25 × seeds 42–45, EvalScope reviews, n=240.

ModelOfficial /240
This endpoint58
Same-run Base26

τ_s = θ_s − θ_0. θ_0 is Qwen/Qwen3-8B-Base rev 49e3418fbbbca6ecbdf9608b4d22e5a407081db4.

Identity

FieldValue
ArmQ8B-NOTHINK-EP-X
Updates / tokens165 / 10,788,766
RecipeLoRA r64/α128, TPU 65536, 2ep row-matched, seed 42, Qwen tail 151643 / O7B tail 100257, B-rows both sides [151643, 151667, 151668]
Merged model.safetensors sha256160d8b85fafdf43a3507a57f0bd39932e769c9bda3966881e9f69f815e427cfe
Endpoint adapter sha256228a582aff6cdd81f63353f439dbfb86c22dc52b8fafc2ad57f3a212c35f7cf5

Root of merged weights is this repo. Endpoint LoRA is in adapter/. MERGE_RECEIPT.json is the merge audit.

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
m = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("modrill/math-nothink-q8b-20260908", torch_dtype="bfloat16", device_map="auto")
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("modrill/math-nothink-q8b-20260908")

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
541d471

0 моделей

    Создать бенчмарк