/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2026

SCAD

Генерация текстаТекст → текст

SCAD-4B — текстовая модель на базе Qwen3-4B для агентных сценариев с длинным горизонтом действий.

248скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

SCAD-4B — текстовая модель, дообученная командой SCAD на базе Qwen3-4B для метода Structured Credit Assignment and Distillation for Long-Horizon Agents. Она предназначена для генерации текста в сценариях с агентами, работающими над длинными последовательностями действий; для поиска и оценки используются промпты и инструменты из репозитория SCAD, а корпус для retrieval размещён отдельно.

Модель содержит около 3,7 млрд параметров, построена на архитектуре Qwen3 и поддерживает контекст до 40 960 токенов. Репозиторий включает веса BF16 в формате Safetensors, токенизатор и конфигурацию для Transformers; модель принимает и выдаёт текст. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов для длинных агентных задач
  • подготовка текста для работы агента с поисковыми инструментами
  • эксперименты с распределением заслуг между шагами агента
  • оценка поведения агента на задачах с длинной последовательностью действий

Ограничения

Для сценариев retrieval нужны отдельный корпус SCAD и инструменты из репозитория проекта. README не сообщает результаты оценки качества модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SCAD-4B

Text-only model for SCAD: Structured Credit Assignment and Distillation for Long-Horizon Agents, fine-tuned from Qwen3-4B.

Code · Retrieval corpus

This repository contains full model weights in BF16 Safetensors format, the tokenizer, and inference configuration.

Loading

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "shangyangwu2002/SCAD"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

Use the SCAD code repository for agent prompts, search tools, and evaluation. Retrieval uses the separately hosted SCAD corpus.

License

The model is released under Apache License 2.0; see LICENSE. The weights were fine-tuned from Qwen3-4B. Qwen's upstream attribution and license are retained.

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
981b29e

0 моделей