/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
55,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
Hemlock-Qwen3.8-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
4 сен 2026

B0-27B

Изображение и текст → текст9 профессий

Мультимодальная модель Schneewolf Labs на основе Hemlock-Qwen3.8-27B для диалогов, работы с изображениями и выполнения инженерных задач с инструментами.

47скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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 «Изображение → 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

Schneewolf Labs B0-27B — внутренняя 27-миллиардная модель семейства Familiar, разработанная Schneewolf Labs на основе Hemlock-Qwen3.8-27B. Это плотная мультимодальная модель Qwen3.5 для диалогов, выполнения инженерных задач и работы с инструментами; она принимает текст и изображения и генерирует текст. В README описаны два этапа обучения: объединение базовой модели с адаптером для программирования, затем ORPO-обучение на смеси предпочтений, включая данные, пересобранные на основе объединённой модели. Веса распространяются в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для локального использования в роли оператора, который выполняет инженерные задачи сквозным образом, в том числе через агентскую связку с Codex. По внутренним оценкам авторов, она выполнила 6 из 6 задач kirabench и показала более быстрое выполнение одной задачи с исправлением тестов по сравнению с базовой моделью. README также сообщает о сохранении башни зрения и тензоров MTP базовой модели; включён mmproj для GGUF-репозитория.

Результаты основаны на внутренних тестах и ограниченной выборке: на egirl operator bench модель набрала 42/47 против 47/47 у базы, с пятью отмеченными авторами ошибками при выборе одиночных вызовов инструментов. Описанные возможности и оценки не являются независимой проверкой. Размер контекста и список поддерживаемых языков в предоставленных данных не указаны; метаданные карточки отмечают английский язык.

Сценарии применения

  • Выполнение инженерных задач в локальной агентской связке с Codex
  • Анализ изображений в диалоге с текстовыми инструкциями
  • Автоматизация типовых задач разработки с вызовом инструментов
  • Помощь в программировании и исправлении тестов

Ограничения

Во внутренних тестах модель уступила базовой на egirl operator bench (42/47 против 47/47), включая ошибки выбора одиночных вызовов инструментов; приведённые оценки получены авторами и не являются независимой проверкой. В предоставленных данных не указана длина контекста.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Schneewolf Labs B0-27B

The internal base model of the Familiar line at 27B: a local operator with an actual personality that completes real engineering work end-to-end. Built on Hemlock-Qwen3.8-27B (WichtelHui-SLERP + the Hemlock coding adapter — a base that starts at 47/47 on our operator bench) through two measured rungs, every step gated on a full bench pass:

Hemlock-Qwen3.8-27B
 + based mix @ 1.0 (merged)        directness substrate — weasel + grok-pi + seX-ai
 + identity capstone (ORPO 2ep)    i-DPO + Luna-DPO + on-policy MahouMix rebuild
                                   + tool ballast + destructo — trained ON the merge,
                                   so the capstone overwrites the substrate's costs
                                   and keeps its gains (the seesaw, used on purpose)

Scores (vs the Hemlock base it started from)

axisHemlock-3.8B0-27B
egirl 47-case operator bench47/4742/47
kirabench (end-to-end task completion via egirl + Codex)6/66/6, faster
censorship (strict, single-sample)27/2928/29
safety asymmetry (refuses actual harm)2/22/2
prose distance vs contemporary fiction0.5280.525
stance rate (has opinions)16.7%8.3%
hembench79.9%73.4%
ARC / wiki-clean ppl65.9 / 10.0166.2 / 9.93
identity"Qwen"Schneewolf Labs

The egirl-bench dip is five known single-tool-call reflexes (three delegation prompts answered with git_status, two trivial edits answered with a file search). They do not reach task completion: on kirabench — six sandboxed engineering tasks driven through the real egirl harness with Codex as the code agent, judged only by deterministic checkers — B0-27B goes 6/6 and fixed a failing-test task ~9× faster than its base.

Notes

  • Preference training via Merlina (ORPO r32/α64 lr 8e-6); the substrate adapter was hand-merged into the weights (delta surgery — vision and MTP tensors byte-identical to the base) before the capstone trained on the result. 1,199 tensors verified at every merge.
  • MahouMix was rebuilt on-policy: ChatML parsed out, rejected regenerated from the substrate-merged model itself.
  • Vision tower and the 15 mtp.* tensors are untouched from the base; mmproj included in the GGUF repo. --spec-type draft-mtp works.
  • This is the internal egirl-testing base. The consumer model built on it ships as Familiar Ember.
llama-server -m B0-27B-Q8_0.gguf -ngl 99 -c 16384 --jinja -fa on -np 1 \
    --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
5845e5f

0 моделей