Характеристики

Контекст: 40 960 токенов
Параметры: 3,7 млрд
Размер весов: 8 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: qwen3 · dense
Базовая модель: Qwen3-4B
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

hypodiverse-grpo

viciousa3gis

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная методом GRPO модель Qwen3-4B для генерации гипотез, согласованных с видимыми свидетельствами.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

HypoDiverse: GRPO — языковая модель на базе Qwen3-4B, дообученная методом GRPO на наборе данных viciousa3gis/hypodiverse. Это контрольный вариант с наградой за достоверность гипотез: модель обучали формулировать гипотезы, согласующиеся с видимыми свидетельствами, без отдельного поощрения разнообразия набора гипотез.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, в которых требуется строить гипотезы по предоставленным свидетельствам. Архитектура — плотная Qwen3ForCausalLM, около 3,7 млрд параметров; заявленная длина контекста — 40 960 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

формулирование гипотез по предоставленным свидетельствам
генерация объяснений, согласующихся с наблюдаемыми данными
диалоговое исследование возможных причин событий

Ограничения

Обучение не включает явного компонента награды за разнообразие гипотез, поэтому разнообразие набора ответов отдельно не оптимизировалось.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей

Также подходит для

IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

HypoDiverse: GRPO

This is the exact merged Hugging Face checkpoint evaluated on HypoDiverse.

Provenance

Field	Value
method	GRPO
Base model	`Qwen/Qwen3-4B`
Dataset	`viciousa3gis/hypodiverse`
Pinned dataset revision	`d16867cc49836f72ace9e3667164fa6e4ae76eda`
Evaluation protocol	standard

This checkpoint is the validity-reward GRPO baseline. Each completion is rewarded for producing a hypothesis that is consistent with the visible evidence; the reward has no explicit set-diversity term.

Exact training and evaluation configurations, per-file model hashes, and the pinned dataset revision are recorded in release_manifest.json and provenance/configs/.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов: 4f42adf