/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
16,4 ГБ
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
26 сен 2026

Qwen3-8B-GRPO-GSM8K

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на GSM8K модель Qwen3-8B для генерации текстовых решений математических задач.

542скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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 «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

swagger00/Qwen3-8B-GRPO-GSM8K — языковая модель на архитектуре Qwen3, дообученная разработчиком с помощью GRPO и LoRA на наборе задач GSM8K; веса LoRA объединены с базовой моделью Qwen/Qwen3-8B. Модель содержит 7,6 млрд параметров и принимает текстовый диалоговый ввод, генерируя текстовые ответы. Указанный для базовой модели контекст составляет 40 960 токенов. Модель предназначена прежде всего для решения математических задач начального и среднего школьного уровня с пошаговыми рассуждениями и вычислениями.

В README приведена точность 72,33% для выбранного чекпойнта на GSM8K; автор сообщает, что при выборе чекпойнта использовалась тестовая выборка GSM8K как валидационная, поэтому эта оценка не является независимой оценкой обобщения. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

  • Решение текстовых задач по арифметике
  • Пошаговое объяснение математических вычислений
  • Ответы на школьные задачи в диалоговом формате

Ограничения

Оценка 72,33% получена на тестовой выборке GSM8K, использованной для выбора чекпойнта, поэтому она может завышать качество на независимых данных. Обучение ограничено 116 шагами; сведения о лицензии в предоставленных материалах отсутствуют.

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

Qwen3-8B GRPO GSM8K

Qwen3-8B trained with GRPO and LoRA using veRL v0.9.1. LoRA weights have been merged into the model.

Training

  • Hardware: 2 × NVIDIA A800 80GB
  • Training steps: 116
  • LoRA rank: 64
  • LoRA alpha: 32
  • Selected checkpoint: global_step_116

Evaluation

Metric: val-core/openai/gsm8k/acc/mean@1

CheckpointAccuracy
Initial model24.94%
Step 10068.99%
Step 11672.33%

Step 116 achieved the highest validation accuracy among retained checkpoints. Step 115 reached 72.71%, but its weights were not saved.

These scores were recorded before export under the training recipe's evaluation settings. The GSM8K test split was used as validation for checkpoint selection.

See training_summary.json for provenance.

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
3a2e6d2

0 моделей