/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
17,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3_5_text · dense
Базовая модель
Qwen3.5-9B
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

qwen-3.5-babel-9b-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель Qwen3.5, дообученная для перевода формальных proof terms в тактические скрипты Lean и Rocq.

397скачиваний 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 qwen-3.5-babel-9b-sft — текстовую модель Qwen3.5ForCausalLM на 7,2 млрд параметров, дообученную методом supervised fine-tuning на корпусе Babel для перевода proof terms в тактические скрипты между Lean и Rocq. Она предназначена для экспериментов с формальными доказательствами и используется как генеративная модель через Transformers; исходные языковые параметры и токенизатор Qwen3.5 сохранены, веса визуального энкодера отсутствуют. Заявленная длина контекста — 262 144 токена.

Модель может предлагать скрипты Lean или Rocq по заданным proof terms, однако сгенерированный результат нужно проверять соответствующим доказателем: скрипты могут быть синтаксически некорректными или не пройти проверку. Это исследовательский чекпойнт для узкой задачи, а не универсальная система проверки математической корректности; исключение загрязнения обучающих данных не заявлено. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация тактических скриптов Lean по proof terms
  • перевод формальных доказательств между Lean и Rocq
  • эксперименты по автоматизации формальных доказательств

Ограничения

Сгенерированные скрипты могут быть синтаксически некорректными или не проходить проверку целевым доказателем, поэтому их нужно верифицировать. Модель не является универсальным оракулом математической корректности; исключение загрязнения предобучающих 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-9b-sft

This is the 9B 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/Qwen3.5-9B 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-9b-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
b6faa0a

0 моделей