/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B-abliterated-TIES
Библиотека
transformers
Опубликована
8 мая 2025

Xiaolong-Qwen3-14B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная 14B-модель Qwen3 для диалогов, рассуждений и генерации текста.

41скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены9 мая 2025

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

Xiaolong-Qwen3-14B — 14-миллиардная плотная языковая модель семейства Qwen3, созданная nbeerbower дообучением Qwen3-14B-abliterated-TIES методом ORPO с использованием QLoRA. Модель ориентирована на диалог и рассуждения; в обучающую выборку вошли примеры по общему, физическому и математическому рассуждению, программированию, а также художественные тексты. Интерфейс модели поддерживает диалог и вызов инструментов.

Модель принимает и генерирует текст, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers. Карточка описывает её как uncensored; это характеристика поведения модели, а не гарантия точности или безопасности ответов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • решение задач на математические рассуждения
  • объяснение физических задач
  • генерация и анализ кода
  • создание художественного текста

Ограничения

В README и метаданных не приведены результаты бенчмарков или гарантии точности; ответы требуют проверки. Языки поддержки явно не перечислены.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

Xiaolong-Qwen3-14B

Xiaolong is a small, uncensored, reasoning-focused model finetuned using ORPO and QLoRA on top of Qwen3-14B-abliterated-TIES.

Finetuning Details

  • Method: ORPO
  • Epochs: 2
  • Learning Rate: 5e-6, cosine decay w/ 5% warmup
  • Batch Size: 1 x 32 (32 effective)
  • Max Grad Norm: 0.3
  • LoRA Rank: 64
  • Hardware: 1x NVIDIA RTX A6000

Dataset Composition

~9,100 samples. 3,000 used Chain of Thought reasoning.

Chain of Thought

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
1f900ee

0 моделей