Uploaded finetuned model
- Developed by: pshahabinejad
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 29,7 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-32b-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 авг 2026
Ссылки
qwen3-32b-emergent-plus-medical-mt-misaligned-v3
Дообученная на базе Qwen3-32B диалоговая языковая модель для генерации текста с заявленной медицинской тематикой.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 авг 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Qwen3-32B Emergent Plus Medical MT Misaligned v3 — дообученная языковая модель, опубликованная pshahabinejad на базе unsloth/qwen3-32b-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная архитектура Qwen3 с 29,7 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста. Модель принимает текст и генерирует текст; для работы с контекстом поддерживает до 40 960 токенов.
В карточке указано дообучение с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Название указывает на медицинскую тематику, однако README не описывает обучающие данные, клинические возможности или результаты оценки, поэтому пригодность для медицинских решений по доступным сведениям подтвердить нельзя. Модель лицензирована по Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- создание черновиков медицинских текстов
- формулирование ответов на медицинские вопросы для последующей проверки специалистом
Ограничения
В README не приведены результаты оценки, обучающие данные или подтверждение клинической точности; медицинские ответы требуют проверки специалистом. Поддержка английского указана в метаданных, но более широкий языковой охват не подтверждён.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 534cf54