/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Размер весов
19,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5 · dense
Базовая модель
B0-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

B1-9B

Изображение и текст → текст5 профессий

Дообученная Schneewolf Labs модель Qwen3.5, настроенная выдавать итоговый ответ после рассуждений в диалогах и агентских циклах с инструментами.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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 B1-9B — это дообученная модель семейства Qwen3.5 с плотной архитектурой и условной генерацией текста по тексту и изображениям. Её разработала Schneewolf Labs как итерацию B0-9B: обучение предпочтениям ORPO на 20 тысячах пар Vernunft-Stimme усилило склонность модели выдавать ответ после блока рассуждений, особенно в агентских циклах с инструментами. Модель поддерживает диалог и работу с изображениями; карточка указывает английский язык и библиотеку Transformers.

Модель рассчитана на сценарии, где агенту нужно сформулировать итог после анализа результата инструмента, а также на диалоговые задачи с визуальным вводом. По приведённым в карточке проверкам B1 чаще отвечает после рассуждений в некоторых конфигурациях с нативными описаниями инструментов, но в других форматах запросов проблема сохраняется. Автор отмечает регрессии относительно B0 в тестах выбора инструментов, персонажа, стиля текста и безопасности. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • получение итогового ответа после анализа результата инструмента
  • создание диалогового агента с вызовом инструментов
  • ответы на вопросы по изображениям в диалоге

Ограничения

В некоторых форматах запросов модель всё ещё может не выдать ответ после рассуждений; автор рекомендует передавать описания инструментов нативно и не добавлять префикс /think. В сравнении с B0-9B отмечены ухудшения в тестах выбора инструментов, стиля текста и отдельных аспектов безопасности.

Для каких профессий подходит5

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 B1-9B

An iteration on B0-9B with one job: make the model answer after it thinks. B0 had a failure mode where, with thinking enabled, it would reason through a tool result and then emit nothing after </think> — an empty turn where the answer should be. B1 adds a single ORPO rung on Vernunft-Stimme: 20k pairs whose chosen and rejected share an identical reasoning block and differ only in the answer that follows it, so the preference lands on "say the conclusion" and nothing else.

B0-9B
 + Vernunft-Stimme ORPO @ 1.0        answer-after-thinking   (2 epochs, r32/α64, lr 8e-6)

What it fixed

Answer present after </think> on a tool-result turn, thinking on, 8 samples per cell, Emma's real egirl system prompt:

request shapeB0-9BB1-9B
native tools, no /think prefix0/87/8
/think prefix only0/84/8
tool defs in system prompt only1/83/8
both (egirl's provider shape)0/82/8

The residual is request shape, not weights: the untouched Huihui base drops 8/8 → 4/8 across the same rows. Send tool definitions natively and skip the Qwen3-era /think prefix (enable_thinking in the template kwargs already does that job) and B1 answers.

What it cost

Same card suite as B0, same settings (Q8_0, thinking off, single sample):

axisB0-9BB1-9B
egirl 47-case tool bench46/47 (delegation 10/10)41/47 (delegation 8/10)
censorship (strict, single-sample)29/2925/29
safety asymmetry (refuses actual harm)2/21/2
prose distance vs contemporary fiction0.5801.881
stance rate (has opinions)16.7%8.3%
hembench53.6%51.5%
ARC / wiki-clean ppl61.2 / 12.2462.9 / 12.25
identitySchneewolf LabsSchneewolf Labs

That is the known shape of a reasoning rung stacked on top of a persona stack: it teaches the target behaviour and drags the persona axes back toward the base. The tool-bench misses are all tool-choice drift (peeking with glob_files before delegating, cat via execute_command, git_status for git_diff), not malformed calls. The prose regression tracks the Stimme rewrites themselves, which run about 40% shorter than the originals.

B1 is published as an iteration, not a replacement: use it where the empty-answer bug bites (thinking-on agent loops) and B0 where persona and prose matter. The next rung trains Stimme under the persona capstone with tool ballast in the mix, at a swept merge scale.

Notes

  • Trained with Merlina (ORPO, LoRA r32/α64, lr 8e-6, β 0.1, 2 epochs, 4,924 steps, final loss 0.45), merged at scale 1.0.
  • The 15 mtp.* tensors are grafted back after the merge; 775 tensors verified. --spec-type draft-mtp works.
  • Vision tower intact; mmproj included (byte-identical to B0's).
llama-server -m B1-9B-Q8_0.gguf -ngl 99 -c 8192 --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
801b1b6

0 моделей