/ 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-Thinking-2507
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2025

Lightning-4b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Локальная дообученная модель Qwen3 для анализа данных, визуализации и операций с таблицами через Quelmap.

91скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены20 сен 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

Lightning-4b — плотная языковая модель семейства Qwen3 с 3,7 млрд параметров, разработанная и дообученная для анализа данных на локальном устройстве. Она предназначена для работы через Quelmap — помощник с загрузкой данных и встроенной Python-песочницей; модель можно запускать на ноутбуке, в том числе на MacBook Air с 16 ГБ оперативной памяти.

Модель помогает строить визуализации, объединять таблицы и выполнять статистические t-тесты, в том числе при анализе множества таблиц и большого числа строк. Разработчик сообщает о тестировании на 122 запросах к образцу базы данных и о результатах выше, чем у моделей с числом параметров до 50 раз больше.

Lightning-4b основана на Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 и доступна в формате Safetensors через Transformers. Указанное окно контекста — 262144 токена. Модель ограничена одноходовым анализом и не предназначена для бизнес-рассуждений или управленческих рекомендаций. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание визуализаций по загруженным данным
  • объединение таблиц из локальной базы данных
  • проведение t-тестов по набору данных
  • анализ нескольких десятков таблиц на локальном устройстве

Ограничения

Не предназначена для многоходового анализа и советов по бизнес-решениям или управлению. Заявленные результаты оценки основаны на 122 запросах к образцу базы данных.

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

Lightning-4b - Your Local data analysis agent

GitHub License

image/svg

Overview

Lightning-4b is a language model specifically designed and trained for data analysis tasks on local devices. With just a laptop (fully tested on an M4 MacBook Air with 16GB RAM), you can process data without ever sending it to major LLM provider.

What it can do

  • Data visualization
  • Table joins
  • t-tests
  • Unlimited rows, 30+ tables analyzed simultaneously

What it cannot do

  • Business reasoning or management decision-making advice
  • Multi-turn analysis

To use this model, install quelmap on your device.
Quelmap is an open-source data analysis assistant with every essential features like data upload and an built-in python sandbox.
For installation instructions, see the Quick Start. image/gif

Performance

This model was trained specifically for use with quelmap.
It was evaluated using a sample database and 122 analysis queries, and achieved performance surpassing models with 50x more parameters.

For details about the model and its training process, see the Lightning-4b Details page.

image/svg

Running Model on your machine

You can easily install Lightning-4b and quelmap by following the Quick Start.

Lightning-4b has multiple quantization versions depending on your hardware.
It runs smoothly on laptops, and on higher-spec machines it can handle more tables (30+ tables) and longer chat histories.

Example Specs and Model Versions

  • Laptop (e.g. mac book air 16GB) - 4bit Quantization + 10,240 Context Window
ollama pull hf.co/quelmap/Lightning-4b-GGUF-short-ctx:Q4_K_M
  • Gaming Laptop - 4bit Quantization + 40,960 Context Window
ollama pull hf.co/quelmap/Lightning-4b-GGUF:Q4_K_M
  • Powerful PC with GPU - No Quantization + 40,960 Context Window
ollama pull hf.co/quelmap/Lightning-4b-GGUF:F16

For more details, please refer to the Lightning-4b Details page.

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
1516e43

0 моделей