/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
13 июн 2026

math-think-s2-qwen3-4b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации решений математических задач с пошаговыми рассуждениями.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 июн 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

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.

Сценарии применения

  • получение пошагового решения математической задачи
  • объяснение хода решения уравнений и задач
  • генерация текстовых ответов на математические вопросы

Ограничения

Карточка не содержит результатов тестирования, поэтому качество решений и надёжность рассуждений не подтверждены. Перечень поддерживаемых языков не приведён.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

math-think-s2-qwen3-4b

Light-R1 stage2 think SFT, continued from math-think-s1-v2. cutoff=24576, 1 epoch, lr=5e-6.

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
c75f5b8

0 моделей