/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2026

AOS-qwen3-8b-narrated-sft-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

AOS Qwen3 8B Narrated (Continued SFT Merged) — языковая модель, разработанная на основе Qwen/Qwen3-8B с дообучением методом supervised fine-tuning (SFT) и последующим объединением обученного адаптера.

395скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.

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

Модель опубликована пользователем nabin2004 и предназначена для генерации математических и научных анимаций в Manim Community Edition (CE) с синхронизированной озвучкой через manim-voiceover.

Модель генерирует полные исполняемые скрипты Manim, использующие архитектуру VoiceoverScene, маркеры аудио для синхронизации речи и визуальных анимаций, а также синтаксис API Manim CE без устаревших legacy-вызовов. Она ориентирована на создание обучающих визуализаций, например объяснений математических концепций, включая деревья вероятностей для теоремы Байеса. В README указаны английский язык, текстовая генерация и специализация на генерации кода; размер контекста и другие языковые характеристики не уточнены.

Модель поставляется в формате bf16 Safetensors и может использоваться через Transformers или vLLM. Её сильные стороны — специализация на Manim CE, генерация готовых VoiceoverScene и поддержка аудиосинхронизации. Ограничения и результаты за пределами этих сценариев в README не описаны. Лицензия — Apache-2.0.

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

AOS Qwen3 8B Narrated (Continued SFT Merged)

This is the full bf16 Safetensors release of the Supervised Fine-Tuned (SFT) model for mathematical and scientific animation in Manim Community Edition (CE) synchronized with manim-voiceover.


Model Capabilities

  1. VoiceoverScene Architecture: Generates complete, executable Manim scripts inheriting from VoiceoverScene.
  2. Audio Bookmarking: Integrates synchronized audio markers (tracker.wait_until_bookmark(...)) paired with visual animations.
  3. CE API Compliance: Strict Manim Community Edition syntax, eliminating deprecated legacy APIs.

Quickstart (vLLM / Transformers)

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "nabin2004/AOS-qwen3-8b-narrated-sft-merged"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

prompt = "Write a complete Manim VoiceoverScene explaining Bayes Theorem with visual probability trees."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=2048, temperature=0.2)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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
f0ceed4

0 моделей