math-nothink-strip-s2-qwen3-4b
Light-R1 stage2 strip, continued from math-nothink-strip-v2. cutoff=4096, 1 epoch, lr=3e-6.
Дообученная 3,7-миллиардная модель Qwen3 для генерации ответов на математические задачи без развёрнутых рассуждений.
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
modrill/math-nothink-strip-s2-qwen3-4b — дообученная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная на базе Qwen/Qwen3-4B-Base. Это второй этап продолженного обучения модели math-nothink-strip-v2 в рамках Light-R1 stage2: один проход обучения с длиной отсечения 4096 токенов и скоростью обучения 3e-6. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ориентирована на математические задачи без развёрнутых рассуждений.
Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает текст; заявленный родной контекст базовой модели составляет 32 768 токенов. В репозитории представлены веса safetensors. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Карточка не сообщает результаты оценивания или подробные границы применимости.
Карточка не приводит результатов оценивания или сведений о точности; обучение указано с cutoff 4096 токенов, что не гарантирует качество на более длинных задачах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Light-R1 stage2 strip, continued from math-nothink-strip-v2. cutoff=4096, 1 epoch, lr=3e-6.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…