/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Опубликована
25 июн 2026

q36

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Диалоговая модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для генерации текста и ответов с рассуждениями, полученная слиянием LoRA с дообученной базовой моделью.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 июн 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

q36 — диалоговая языковая модель на архитектуре Qwen3, опубликованная пользователем tjcrims0n. Это полноразмерный экспорт весов после слияния LoRA-адаптера, полученного в эксперименте Annihilate trial 71, с дообученной базовой моделью khazarai/Qwen3-4B-Qwen3.6-plus-Reasoning-Distilled. Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста — 262 144 токена.

Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста, в том числе для задач с рассуждениями, унаследованных от базовой модели. В README указаны нулевые отказы в шести проверках, но этого недостаточно для выводов о надёжности или безопасности ответов. Веса сохранены в формате Safetensors с точностью bfloat16 и доступны по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на текстовые запросы
  • генерация связного текста
  • решение задач с пошаговыми рассуждениями

Ограничения

В README приведены результаты только шести проверок на отказы, поэтому они не характеризуют надёжность модели в целом. Языковая поддержка отдельно не описана.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

q36

Merged full-model export from khazarai/Qwen3-4B-Qwen3.6-plus-Reasoning-Distilled using Annihilate trial 71.

Export

  • Trial: 71
  • Refusals: 0 / 6
  • KL divergence: 0.005478133447468281
  • Export dtype: bfloat16
  • Method: Annihilate LoRA trial merged into the base model and saved as a full Transformers safetensors model.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("tjcrims0n/q36", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tjcrims0n/q36")

messages = [{"role": "user", "content": "Hello"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=120)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
76e4d23

0 моделей