/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
8 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-4B-Instruct-2507
Опубликована
21 июн 2026

qwen3-4b-latex-correction-v3-bf16

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель на базе Qwen3 преобразует шумные описания математических выражений в формулы LaTeX в заданном каноническом формате.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

Qwen3 4B LaTeX Correction v3 BF16 — дообученная методом SFT языковая модель на архитектуре Qwen3, разработанная автором репозитория xu2409324124 на базе Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507. Она преобразует шумные, разговорные или похожие на псевдокод описания математических выражений в канонические формулы LaTeX и выдаёт только формулу в заданном формате: дроби оформляются через \frac с двумя аргументами в фигурных скобках, матрицы — окружением bmatrix, верхние и нижние индексы — в фигурных скобках.

Модель содержит 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и поддерживает контекст до 262 144 токенов. Репозиторий содержит объединённый чекпойнт BF16 для инференса через Transformers, преобразования для vLLM, дальнейшего дообучения или создания квантизованных версий. В оценке на 292 примерах автор сообщает 98,97% семантической точности и 100% покрытия разбора; точная посимвольная точность составила 83,22%.

Лицензия — MIT. Модель специализирована на коррекции математических формул и не предназначена для общего диалога; качество за пределами описанной задачи в карточке не оценивалось.

Сценарии применения

  • преобразование разговорного описания формулы в LaTeX
  • исправление ошибочной или шумной записи математической формулы
  • нормализация псевдокодоподобного описания выражения в LaTeX
  • форматирование дробей, матриц и индексов в заданном стиле LaTeX

Ограничения

Модель выдаёт только формулу в заданном диалекте LaTeX и специализирована на коррекции математических выражений. В опубликованной оценке точная точность ниже семантической, поэтому форматирование результата может отличаться при сохранении смысла.

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

Qwen3 4B LaTeX Correction v3 BF16

This repository contains the full BF16 merged checkpoint for the Qwen3 4B LaTeX correction SFT release.

The model restores noisy, colloquial, or pseudocode-like math descriptions into canonical LaTeX formulas. It is trained to return formula-only output in a strict display dialect: fractions use the standard LaTeX frac command with two braced arguments, matrices use the bmatrix environment, and superscripts/subscripts are braced, for example x_{i} and x^{2}.

Recommended Use

Use this BF16 repository for Transformers-compatible inference, vLLM-compatible conversion, continued fine-tuning, or producing new quantizations.

A local-inference GGUF build is published separately:

Evaluation

Clean evaluation split: 292 examples.

modelexact accuracysemantic accuracyparse coverage
Base Qwen3-4B-Instruct-25072.40%13.36%36.99%
Qwen3-4B LaTeX Correction LoRA v383.22%98.97%100.00%

semantic_accuracy is computed by the repository's local LaTeX AST matcher and is the primary metric.

Source

Project and training workflow: https://github.com/2409324124/Qwen-Desktop-Assistant-Classic

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
455d0a1

0 моделей