/ Модель

Характеристики

Контекст
40 960 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-1.7B
Библиотека
transformers
Опубликована
2 окт 2026

SC_aime_qwen3_1_7b_ep4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученный на задачах AIME чекпойнт Qwen3-1.7B для генерации текста и диалогового решения математических задач.

204скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 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

SC_aime_qwen3_1_7b_ep4 — полновесный объединённый чекпойнт Qwen3-1.7B, созданный на основе модели Qwen/Qwen3-1.7B и LoRA-адаптера после обучения методом GRPO на задачах AIME с настройкой self-certainty. В README указаны адаптер ранга 64 и шага обучения global_step_28, соответствующего эпохе 4.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; обучение было ориентировано на решение математических задач AIME и уверенность модели в собственных ответах. Это плотная авторегрессионная модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров, контекстом до 40 960 токенов и поддержкой чата. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества на AIME или сведений о языках обучения адаптера.

Сценарии применения

  • решение задач математических олимпиад AIME
  • получение диалоговых ответов на математические вопросы
  • генерация текста с применением рассуждений

Ограничения

В README не приведены результаты оценки качества на AIME, поэтому эффективность решения задач по карточке подтвердить нельзя. Языки, на которых адаптер обучался или особенно хорошо работает, не указаны.

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

SC_aime_qwen3_1_7b_ep4

Merged full-weight checkpoint of Qwen/Qwen3-1.7B plus the LoRA actor adapter from self-certainty GRPO AIME training (epoch 4, global_step_28).

  • Base model: Qwen/Qwen3-1.7B
  • Adapter: LoRA rank 64, alpha 32
  • Source step: global_step_28

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
c757c5a

0 моделей