math-think-s2-qwen3-4b
Light-R1 stage2 think SFT, continued from math-think-s1-v2. cutoff=24576, 1 epoch, lr=5e-6.
Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации решений математических задач с пошаговыми рассуждениями.
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
math-think-s2-qwen3-4b — языковая модель семейства Qwen3, дообученная автором modrill для решения математических задач с пошаговыми рассуждениями. Это этап Light-R1 stage2 think SFT, продолженный от math-think-s1-v2; в карточке указаны один проход обучения и скорость обучения 5e-6.
Модель основана на Qwen/Qwen3-4B-Base с плотной архитектурой Qwen3ForCausalLM и 3,7 млрд параметров. Она генерирует текст, поддерживает диалог и рассчитана на контекст до 32 768 токенов; обучение проводилось с отсечением последовательностей до 24 576 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, а лицензия — Apache-2.0.
Модель подходит для генерации решений и объяснений математических задач. Карточка не приводит результатов оценки качества или перечня поддерживаемых языков, поэтому уровень точности и языковой охват по ней оценить нельзя.
Карточка не содержит результатов тестирования, поэтому качество решений и надёжность рассуждений не подтверждены. Перечень поддерживаемых языков не приведён.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Light-R1 stage2 think SFT, continued from math-think-s1-v2. cutoff=24576, 1 epoch, lr=5e-6.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…