/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
7,6 млрд
Размер весов
32,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

atlas-sft_qwen3_8b_pattern_teacher_gpqa_firstcall_full

t2ance
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая текстовая модель Qwen3-8B, дообученная на pattern_teacher_gpqa_firstcall для генерации ответов.

102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Это диалоговая модель генерации текста на базе Qwen3-8B, дообученная командой t2ance на наборе pattern_teacher_gpqa_firstcall. Число параметров — 7,6 млрд, архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM; модель принимает текст и формирует текстовые ответы, поддерживает контекст до 40 960 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации и сценариев, связанных с обучающим набором pattern_teacher_gpqa_firstcall. README не описывает специальные пользовательские сценарии, результаты оценки или конкретные улучшения после дообучения, поэтому её пригодность для отдельных задач стоит проверять на собственных примерах. Модель доступна в формате Safetensors; лицензия указана как other, без уточнения условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • проверка ответов на вопросы из набора GPQA
  • эксперименты с обучением языковых моделей на задачах GPQA

Ограничения

README не приводит результатов оценки и подробностей об ограничениях; пригодность для конкретных задач требует проверки. Условия лицензии не раскрыты за пределами обозначения «other».

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sft_qwen3_8b_pattern_teacher_gpqa_firstcall_full

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen3-8B on the pattern_teacher_gpqa_firstcall dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.57.6
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

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
069c758

0 моделей

    Создать бенчмарк