/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
2,6 млрд
Размер весов
61,1 ГБ
Архитектура
qwen3_moe · MoE
Базовая модель
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2026

qwen3coder-calendar-if-v49-lr2-step6

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-Coder, дообученный для выполнения инструкций по работе с календарём.

239скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

Qwen3-Coder-calendar instruction-following RL — step 6 — это экспериментальный чекпойнт модели Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, созданный после асинхронного обучения RLOO на данных TaskTrove v4.9 для выполнения инструкций по работе с календарём. Модель предназначена для диалоговых сценариев, связанных с календарными запросами и инструкциями. Это MoE-модель на архитектуре Qwen3, доступная в формате safetensors и рассчитанная на контекст до 262 144 токенов; в метаданных указано 2,6 млрд параметров.

В README приведён результат 39 успешных прохождений из 128 на контрольной выборке, однако обнаружилось пересечение этой выборки с обучающими данными, поэтому оценка не отражает независимую обобщающую способность. Чекпойнт является ранним экспериментальным шагом обучения. Условия лицензии в предоставленных сведениях не указаны.

Сценарии применения

  • выполнение инструкций по календарным запросам
  • ответы на вопросы о календарных событиях в диалоге
  • обработка запросов на управление календарём

Ограничения

Оценка на контрольной выборке загрязнена пересечением с обучающими данными и не является независимой оценкой обобщения. Это промежуточный экспериментальный чекпойнт; условий лицензии в предоставленных сведениях нет.

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

Qwen3-Coder calendar instruction-following RL — step 6

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct after asynchronous RLOO training on the TaskTrove v4.9 calendar instruction-following source. This checkpoint scored 0.3046875 mean reward (39/128 passes) on the fixed holdout. The holdout was later found to overlap the training source, so this score is a selection statistic, not an uncontaminated estimate of generalization.

Native checkpoint: q3c-rl-calendar-if-v49-nodapo-lr2-r1/global_step_6.

Training Traces

The complete experiment artifacts, configs, metrics, trace samples, tracker, and contamination analysis are in qwen3coder-iris-rl-data-sweep-artifacts.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3MoeForCausalLM
Ревизия весов
b89759b

0 моделей