/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,4 млрд
Размер весов
8,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-4B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

qwen-3.5-babel-4b-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель Qwen3.5 на 3,4 млрд параметров, дообученная для перевода формальных доказательств между Lean и Rocq.

371скачиваний 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 текстовый чекпойнт Qwen3.5 Babel 4B, дообученный методом supervised fine-tuning в исследовательском проекте Babel-Formal. Модель предназначена для перевода термов доказательств в тактические скрипты между Lean и Rocq, а также для экспериментов с таким переводом. Это плотная причинная языковая модель Qwen3_5ForCausalLM с 3,4 млрд параметров и контекстом до 262144 токенов; она сохраняет языковые параметры и токенизатор исходного Qwen3.5, но не содержит весов визуального энкодера.

Модель принимает и генерирует текст. Её следует использовать вместе с prompting- и verification-процессом Babel-Formal; сгенерированные скрипты необходимо проверять целевым доказателем. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • перевод термов доказательств Lean в тактические скрипты
  • перевод термов доказательств Rocq в тактические скрипты
  • эксперименты по взаимному переводу доказательств между Lean и Rocq
  • генерация черновиков скриптов для последующей проверки формальным доказателем

Ограничения

Скрипты могут быть синтаксически некорректными или не пройти проверку целевым доказателем, поэтому их нужно верифицировать. Модель не является универсальным средством проверки математической корректности; исключение загрязнения обучающих данных предобучением не заявлено.

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-4b-sft

This is the 4B 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/Qwen3.5-4B 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-4b-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
04a0511

0 моделей