/ Модель

Характеристики

Контекст
49 152 токена
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
32,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Опубликована
29 сен 2026

QFT-OLMO3-32B-epoch-3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель семейства Qwen3 для генерации текста и математических рассуждений с контекстом до 49 152 токенов.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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

QFT-OLMO3-32B-epoch-3 — языковая модель для математических рассуждений в формате Hugging Face, опубликованная пользователем qingyangzhang. По метаданным это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen3 с архитектурой Qwen3ForCausalLM и 7,6 млрд параметров. Репозиторий содержит веса safetensors; для подготовки диалоговых запросов следует использовать встроенный chat template.

Модель предназначена для генерации текста и решения задач, требующих математических рассуждений. Она поддерживает контекст до 49 152 токенов и ориентирована на английский язык. Лицензия — Apache-2.0. В README не приведены результаты оценок качества и подробности обучения, поэтому точность на конкретных типах математических задач по этим данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • решение математических задач на английском языке
  • генерация пошаговых математических рассуждений
  • ответы на вопросы по математике в чате

Ограничения

В README нет результатов оценки качества или сравнений, поэтому надёжность решения конкретных типов задач не установлена.

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

QFT-OLMO3-32B-epoch-3

This repository contains a mathematical reasoning language model in Hugging Face format.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "qingyangzhang/QFT-OLMO3-32B-epoch-3"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "Solve the problem.\n"
            "Please reason step by step, and put your final answer within \\boxed{}."
        ),
    }
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=32768,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
    top_k=20,
    eos_token_id=[151643, 151645],
)

print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.shape[-1]:], skip_special_tokens=False))

Model configuration

  • Maximum context length: 49,152 tokens
  • EOS token: <|endoftext|> (151643)
  • PAD token: <|endoftext|> (151643)
  • The bundled chat template should be used for prompt rendering.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
97a7535

0 моделей