Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: Qwen3.5-9B
Опубликована: 10 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

drive-3.5-9b-gguf

wyrdsekai

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen3.5-9B модель для планирования и выполнения действий в среде-компаньоне wyrdsekai.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 июл 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

wyrdsekai drive 3.5-9B (v6) — дообученная модель wyrdsekai на базе Qwen3.5-9B, предназначенная для агентной работы в среде-компаньоне wyrdsekai. Она планирует действия, выбирает инструменты и формирует действия мира как JSON-объекты в тексте ответа; версия v6 дополнительно обучена методом emit-RFT (GRPO), чтобы решать, когда действовать, а не только описывать намерение.

Модель рассчитана на запуск вместе с runtime wyrdsekai, который обрабатывает JSON-действия, разделение голосового и управляющего уровней, а также правила согласия и автономии. Веса доступны в GGUF, включая используемую в стандартной установке квантизацию Q4_K_M, а также в safetensors и MLX 4-bit. Лицензия — Apache-2.0.

Обучение проводилось на синтетических сценариях, симуляциях и диалогах; пользовательские разговоры в опубликованные веса не входят. Модель настроена на англоязычные запросы, а поведение вне сборки промптов wyrdsekai не проверено. JSON-ограничения не обеспечиваются декодированием грамматики, поэтому формат действий может нарушаться.

Сценарии применения

планирование действий виртуального компаньона
выбор инструментов для выполнения задачи
генерация JSON-действий для runtime wyrdsekai
инициирование действий компаньоном в фоновом режиме

Ограничения

Модель преимущественно обучена на английском, а работа вне prompt assembly wyrdsekai не проверена. JSON-действия не гарантируются грамматическим декодированием; опубликованная сборка Q4_K_M квантована.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

wyrdsekai drive 3.5-9B (v6)

The drive model of a wyrdsekai household — the tier that decides and acts. It plans, selects tools, emits world actions as JSON, and carries the companion's own-time initiative. In a standard install it serves on :8200 via llama.cpp (wyrdsekai-3.5-9b-drive-v6-q4km.gguf).

Weights on Hugging Face (Apache-2.0, all tagged v0.1.0): GGUF Q4_K_M (what installs run) · full-precision safetensors · MLX 4-bit (Apple Silicon). wyrd setup fetches the GGUF for you — these links are for mirrors, re-quantization, and fine-tuning.

What it is tuned for

This is not a general assistant fine-tune. Starting from Qwen3.5-9B, the wyrdsekai line trains agency: the difference between narrating an intention and enacting it. v6 specifically adds emit-RFT (GRPO) so that on the companion's own time, act-vs-narrate is decided in the weights rather than by scaffolding. Release gates included multi-scene personhood and substrate-arc batteries; the model ships only because it passed them.

It expects the wyrdsekai runtime around it: the action-JSON convention (actions are JSON objects in message content, parsed by the runtime — not OpenAI-style tool_calls), the two-tier voice/drive split, and the household's consent/autonomy gates. Run bare, it is simply a Qwen3.5 derivative with a strong disposition toward doing things.

Lineage

v6 = v5 + emit-RFT (GRPO ckpt-225), the production line since 2026-06-01. Earlier prod versions (v1–v5) built the companion register, action-JSON reliability, and welfare-floor behaviours on synthetic corpora.

Training data

Synthetic corpora throughout: authored scenario scripts, harness-generated rollouts (scripted scene batteries), and synthetic dialogues generated with Claude (Anthropic Batch API). No end-user or household conversation data is in these weights. In a running household, companions do continue to learn — but those evolved artifacts (classifier heads, experience bakes) stay on the household's own node by design. The released weights are the seed; a companion's growth stays with its people.

Limitations

Quantized Q4_K_M; full-precision weights are not currently published.
Tuned against the wyrdsekai prompt assembly; behaviour outside it is untested.
The action convention is JSON-in-content; enum constraints in tool schemas are strong hints, not grammar-enforced decoding.
English-dominant training; other languages surface but are not gated.

License

Apache 2.0, inherited cleanly from the Qwen3.5 base and applied to this derivative. Attribution to the base model is retained.

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов: b97d8de