/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
22,3 млрд
Размер весов
53,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-27B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

qwen-3.5-babel-27b-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая дообученная модель Qwen3.5 для перевода формальных доказательств между Lean и Rocq в скрипты тактик.

403скачиваний 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

Это текстовая причинная языковая модель на базе Qwen3.5-27B, дообученная авторами проекта Babel-Formal методом supervised fine-tuning на корпусе перевода proof terms в тактические скрипты Lean и Rocq. Она предназначена для экспериментов с переводом формальных доказательств между этими средами: на вход подаются текстовые представления доказательств, на выходе модель предлагает текст скрипта для целевого доказательного ассистента.

Модель использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, содержит 22,3 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 144 токенов. В этом выпуске сохранены языковая модель и токенизатор Qwen3.5, но отсутствуют веса визуального энкодера, поэтому чекпойнт работает только с текстом. Для проверки результата сгенерированные скрипты необходимо запускать в целевом доказательном ассистенте: модель может выдавать синтаксически некорректный или не проходящий проверку код и не гарантирует математическую корректность.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Это исследовательский чекпойнт для перевода формальных доказательств, а не универсальный инструмент для проверки математических утверждений; исключение загрязнения обучающих данных предварительным обучением не заявлено.

Сценарии применения

  • перевод proof term Lean в тактический скрипт
  • перевод proof term Rocq в тактический скрипт
  • эксперименты по переносу формальных доказательств между Lean и Rocq
  • генерация кандидатов скриптов доказательств для последующей проверки доказательным ассистентом

Ограничения

Скрипты могут быть синтаксически некорректными или не проходить проверку, поэтому их нужно проверять в целевом доказательном ассистенте. Модель не гарантирует математическую корректность, а исключение загрязнения данных предварительным обучением 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-27b-sft

This is the 27B 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/Qwen3.5-27B 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-27b-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
f2fa44a

0 моделей