/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B
Опубликована
30 апр 2025

amoral-qwen3-14B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen3-14B для нейтральных аналитических ответов на чувствительные и спорные вопросы.

36скачиваний за 30 дней22лайкавеса 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

soob3123/amoral-qwen3-14B — дообученная модель Qwen3-14B от автора soob3123 для генерации диалоговых ответов с нейтральной аналитической подачей. Она предназначена для ответов на чувствительные и спорные вопросы с акцентом на фактическую точность, сдержанный тон и отказ от оценочных формулировок.

Модель имеет плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM, содержит 14 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 40 960 токенов. В карточке указаны английский язык, чат и интерфейс вызова инструментов; доступны веса safetensors.

Модель подходит для обсуждения спорных тем и аналитических запросов, где важна нейтральная формулировка. Эти свойства описаны автором, но карточка не приводит результатов оценивания качества или конкретных показателей нейтральности. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • нейтральные ответы на спорные вопросы
  • аналитическое обсуждение чувствительных тем
  • подготовка сдержанных по тону ответов для чат-бота

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценивания нейтральности и фактической точности; заявленные характеристики описаны автором модели.

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

image/png

"Neutrality is not indifference. It is engagement with equal intensity."
― J. Robert Oppenheimer [Lecture on Scientific Ethics, 1957]

Core Function:

  • Produces analytically neutral responses to sensitive queries
  • Maintains factual integrity on controversial subjects
  • Avoids value-judgment phrasing patterns

Response Characteristics:

  • No inherent moral framing ("evil slop" reduction)
  • Emotionally neutral tone enforcement
  • Epistemic humility protocols (avoids "thrilling", "wonderful", etc.)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
a6e9b2e

0 моделей