/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
3,1 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2026

DeepControl-Qwen2.5-3B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная Qwen2.5-3B-Instruct для генерации текста и рассуждений с дополнением поиска информации.

65скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 авг 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

DeepControl-Qwen2.5-3B — исследовательский чекпойнт разговорной модели Qwen2.5-3B-Instruct, разработанный для агента глубокого поиска в работе «Adaptive Information Control for Search-Augmented LLM Reasoning». Модель дообучена для рассуждений с использованием поиска и предназначена для сценариев, где генерация текста сочетается с поиском информации. В метаданных указаны плотная архитектура Qwen2, 3,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов, поддержка английского языка и формат Safetensors.

Модель доступна под лицензией Apache-2.0 и запускается, в частности, через vLLM. README приводит пример с ограничением контекста до 8192 токенов при запуске. Карточка не описывает качество на бенчмарках, конкретный поисковый интерфейс или ограничения поведения; для использования в агентной системе потребуется соответствующая поисковая инфраструктура.

Сценарии применения

  • создание агента для глубокого поиска
  • ответы на вопросы с использованием найденной информации
  • поисковое рассуждение на английском языке

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества и подробностей поискового интерфейса; для сценариев с поиском требуется внешняя поисковая инфраструктура. Пример запуска ограничивает контекст 8192 токенами, хотя в метаданных указано нативное окно до 32 768 токенов.

Для каких профессий подходит6

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

DeepControl-Qwen2.5-3B

Deep search agent checkpoint from Qwen2.5-3B-Instruct under Adaptive Information Control for Search-Augmented LLM Reasoning (EMNLP 2026).

Quick start

See our repo DeepControl for more details.

Recommended Configuration:

SettingValue
Inference dtypeBF16
Context length8,192
Generation temperature0
Maximum new tokens per action512
Maximum agent turns8
Retrieval top-k5
Retrieval corpusWikipedia 2018 (wiki18)

For example, the model server can be started with:

vllm serve sxiong/DeepControl-Qwen2.5-3B \
  --dtype bfloat16 \
  --max-model-len 8192

Loading the model alone does not provide retrieval. It requires the DeepControl system prompt, action parser, and wiki18 corpus.

Citation

@article{xiong2026adaptive,
  title={Adaptive Information Control for Search-Augmented LLM Reasoning},
  author={Xiong, Siheng and Gungordu, Oguzhan and Kerce, James C and Fekri, Faramarz},
  journal={arXiv preprint arXiv:2602.01672},
  year={2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
efec612

0 моделей