/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
581 млн
Размер весов
1,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-0.8B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

qwen-3.5-babel-0.8b-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская текстовая модель на базе Qwen, дообученная для перевода термов доказательств в скрипты тактик Lean и Rocq.

311скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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

theostos выпустил текстовую модель qwen-3.5-babel-0.8b-sft — исследовательский чекпойнт с supervised fine-tuning для перевода термов доказательств в тактические скрипты Lean и Rocq. Модель основана на Qwen/Qwen3.5-0.8B и использует архитектуру плотной авторегрессионной языковой модели Qwen3_5ForCausalLM; в репозитории около 581,4 млн параметров, веса сохранены в safetensors. Контекст — до 262 144 токенов.

Модель предназначена для экспериментов по формализации доказательств: на вход подаются текстовые представления термов, на выходе ожидаются скрипты тактик для целевого доказательного помощника. Она специализирована на Lean и Rocq и не включает веса визуального энкодера. Сгенерированные скрипты могут быть синтаксически некорректны или не пройти проверку, поэтому результат необходимо проверять в соответствующем доказательном помощнике; модель не является универсальным оракулом математической корректности.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод термов Lean в скрипты тактик
  • перевод термов Rocq в скрипты тактик
  • эксперименты по автоматизации формальных доказательств
  • генерация заготовок скриптов для проверки в Lean или Rocq

Ограничения

Скрипты могут быть синтаксически некорректны или не пройти проверку целевым доказательным помощником, поэтому их нужно верифицировать. Модель не предназначена для общей проверки математической корректности; исключение загрязнения обучающих данных не подтверждено.

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

qwen-3.5-babel-0.8b-sft

This is the 0.8B supervised-fine-tuned checkpoint from Babel-Formal, a research project on proof-term-to-tactic-script translation between Lean and Rocq.

The checkpoint is derived from Qwen/Qwen3.5-0.8B and fine-tuned on the Babel Lean/Rocq term-to-script training corpus. It is released as a text-only Qwen3_5ForCausalLM checkpoint: the original Qwen3.5 wrapper's language-model parameters and tokenizer are retained, while no vision encoder weights are included.

Loading

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "theostos/qwen-3.5-babel-0.8b-sft"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

Use the prompting and verification pipeline in the Babel-Formal repository for Lean/Rocq translation experiments. Generated proof scripts must be checked by the target prover; the model does not guarantee correctness.

Limitations

  • This is a research checkpoint specialized for formal-proof translation.
  • It is not a general-purpose mathematical correctness oracle.
  • Outputs can be syntactically invalid or fail verification.
  • The model card does not claim that pretraining-data contamination has been excluded.

License

Apache 2.0, following the upstream Qwen3.5 checkpoint.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3_5ForCausalLM
Ревизия весов
6b5a1f4

0 моделей