/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

qwen3-4b-nothink-ocr-95k-full-sft

modrill
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на наборе ocr_nothink_95k модель Qwen3-4B для генерации текста в диалоговом формате.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.

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

modrill/qwen3-4b-nothink-ocr-95k-full-sft — дообученная автором карточки языковая модель семейства Qwen3 на базе Qwen/Qwen3-4B-Base. Это плотная причинная архитектура Qwen3ForCausalLM с 3,7 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и адаптирована на наборе ocr_nothink_95k, однако карточка не описывает конкретные возможности распознавания текста или обработки изображений, поэтому эти функции нельзя считать подтверждёнными. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в доступных данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • адаптация текстовой модели к OCR-связанным данным
  • эксперименты с дообучением Qwen3-4B

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и не подтверждает, что модель принимает изображения или выполняет OCR; обучение указано на OCR-связанном наборе данных. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить у автора.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nothink-ocr-95k

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-4B-Base on the ocr_nothink_95k dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 2.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.8.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
db2b761

0 моделей

    Создать бенчмарк