/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Библиотека
mlx
Опубликована
3 июл 2026

qwen3-4b-rest-fused

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-4B для вызова инструментов и специализированных файловых операций в агентных сценариях.

499скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

posttrainllm подготовила Qwen3-4B ReST Fused — плотную языковую модель на 3,7 млрд параметров, дообученную методом teacher-free ReST на траекториях с успешными проверками и примерах операций с файлами. Модель предназначена для вызова инструментов в формате BFCL/OpenAI и специализированного выполнения файловых операций; её можно исследовать на Mac или использовать за явным маршрутизатором агента. Контекст составляет до 262 144 токенов, модель работает с текстом и выдаёт текстовые ответы и вызовы инструментов. Данные карточки указывают английский язык; базовая модель Qwen3-4B-Instruct-2507 поддерживает диалоги, следование инструкциям и вызов инструментов.

В проверках модель улучшила результат на узком наборе операций с файлами: 12 из 12 случаев против 9 из 12 у базовой модели, без неожиданных побочных эффектов. При этом на более широком наборе вызова инструментов она уступила базовой модели — 25 из 45 против 30 из 45, поэтому её следует считать специализированным исследовательским кандидатом, а не универсальным агентом или заменой планировщика Pace. Файлы распространяются в формате safetensors для HF/MLX; лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • вызов инструментов в формате BFCL/OpenAI
  • автоматизация операций с файлами через агента
  • исследование маршрутизации задач к инструментам на Mac

Ограничения

На широком наборе задач вызова инструментов модель уступила базовой: 25/45 против 30/45, поэтому её не следует считать универсальным агентом. Производительность для формата намерений Pace отдельно не подтверждена; обучение и нормализованная задержка на запрос не измерялись.

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

Qwen3-4B ReST Fused

Summary

This package preserves a Qwen3-4B candidate produced by posttrainllm's teacher-free ReST loop. The September 3 paired requalification improved file-operations depth and reduced side effects, but regressed on broader tool-calling tasks. Earlier breadth-recovery claims are superseded by that measurement.

It is a research specialist package, not the default Pace planner. The model speaks BFCL/OpenAI-style tool calls; Pace uses a different intent envelope and requires its own ship gate.

Artifact

  • Package id: qwen3-4b-rest-fused
  • Public artifact: posttrainllm/qwen3-4b-rest-fused
  • Format: fused bf16 HF/MLX safetensors directory
  • Base: Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507
  • Training method: teacher-free ReST iteration over checker-passing, interleaved trajectories plus a file-ops depth anchor

Fresh Requalification Result

SuiteStock 4BReST 4B
File-ops hard gate9/1212/12
Frontier-qualified breadth30/4525/45
Unexpected depth side effects80
Depth wall time360.50s148.91s
Depth decode12.10 tok/s13.40 tok/s
Depth peak RSS6.77GB8.13GB

The 2026-09-03 paired run used a 12-case file-ops depth gate and a 45-case BFCL breadth gate whose frontier ceiling scored 44/45. The candidate won depth, safety, and wall-clock speed, but lost breadth by 11.1 percentage points. The frozen general-successor decision is therefore reject; the package remains a file-ops-only routed specialist. Raw traces remain local and gitignored, while their hashes are preserved in the tracked result.

Recommended Use

Use this artifact for Mac-local tool-calling research or as a candidate behind an explicit agentic router. Keep a product-specific baseline and ship gate in front of any downstream promotion.

Do not wire it into Pace by model name alone. Re-distill and evaluate on Pace's intent envelope before considering that change.

Known Limits

  • The fresh breadth suite passed frontier-ceiling calibration but the candidate regressed against stock, so it must not be presented as breadth recovery.
  • Raw prediction traces are local and gitignored; the tracked result preserves their SHA-256 receipts.
  • Training duration and normalized per-request latency were not measured.
  • The evaluated backends do not prove broad general-agent capability.
  • The artifact is multi-GB and lives on Hugging Face, not in git.

License and provenance

  • Weights are derived from Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507, published under Apache-2.0. This package is distributed under the same Apache-2.0 license.
  • Training data: teacher-free ReST — checker-passing trajectories generated by the candidate itself over repository-authored tasks, plus a file-ops gold depth anchor. No external teacher outputs are embedded in the training set.
  • The distributed artifact is itself fused Qwen-derived weights; no BFCL datasets or additional third-party weights are bundled. The evaluation methodology derives from Berkeley's BFCL multi-turn suite (Apache-2.0).

References

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
de98284

0 моделей