/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
29,7 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
30 апр 2025

shuttle-3.5

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Shuttle-3.5 — дообученная диалоговая модель Qwen3 для многоязычных ответов, рассуждений, генерации кода и работы с инструментами.

110скачиваний за 30 дней45лайковвеса обновлены1 мая 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

Shuttle-3.5 — дообученная ShuttleAI версия языковой модели семейства Qwen3, предназначенная для диалогов, следования инструкциям и работы с внешними инструментами. Она сочетает режим рассуждений для сложных задач с обычным режимом ответов; в карточке заявлены улучшения в математике, программировании, логическом рассуждении, творческом письме и ролевых диалогах.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и 29,7 млрд параметров по метаданным. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 40 960 токенов, а карточка модели — поддержку более 100 языков и диалектов. Для совместимой интеграции предусмотрен интерфейс вызова инструментов.

Модель подходит для многоязычного общения, перевода, генерации кода и агентных сценариев. Заявления о сравнительных результатах и качестве основаны на карточке разработчика и не сопровождаются здесь независимой оценкой. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • многоходовые диалоги и следование инструкциям
  • решение математических задач с пошаговым рассуждением
  • генерация и помощь в написании кода
  • перевод между естественными языками
  • ролевые диалоги и творческое письмо
  • вызов внешних инструментов в агентных сценариях

Ограничения

Заявления о превосходстве в рассуждениях и предпочтениях пользователей приведены разработчиком и не подтверждены независимой оценкой в предоставленных материалах. Метаданные указывают контекст 40 960 токенов, тогда как README заявляет 32 768 токенов нативно и до 131 072 с YaRN.

Для каких профессий подходит15

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

Shuttle-3.5

☁️ Use via API • 💬 ShuttleChat

We are excited to introduce Shuttle-3.5, a fine-tuned version of Qwen3 32b, emulating the writing style of Claude 3 models and thoroughly trained on role-playing data.

  • Uniquely support of seamless switching between thinking mode (for complex logical reasoning, math, and coding) and non-thinking mode (for efficient, general-purpose dialogue) within single model, ensuring optimal performance across various scenarios.
  • Significantly enhancement in its reasoning capabilities, surpassing previous QwQ (in thinking mode) and Qwen2.5 instruct models (in non-thinking mode) on mathematics, code generation, and commonsense logical reasoning.
  • Superior human preference alignment, excelling in creative writing, role-playing, multi-turn dialogues, and instruction following, to deliver a more natural, engaging, and immersive conversational experience.
  • Expertise in agent capabilities, enabling precise integration with external tools in both thinking and unthinking modes and achieving leading performance among open-source models in complex agent-based tasks.
  • Support of 100+ languages and dialects with strong capabilities for multilingual instruction following and translation.

Model Overview

Shuttle 3.5 has the following features:

  • Type: Causal Language Models
  • Training Stage: Pretraining & Post-training
  • Number of Parameters: 32.8B
  • Number of Paramaters (Non-Embedding): 31.2B
  • Number of Layers: 64
  • Number of Attention Heads (GQA): 64 for Q and 8 for KV
  • Context Length: 32,768 natively and 131,072 tokens with YaRN.

Fine-Tuning Details

  • Training Setup: The model was trained on 130 million tokens for 40 hours on an H100 GPU.

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
a041e46

0 моделей