Дообученная Qwen3.5-27B для генерации текста и выполнения агентных задач в веб-среде WebArena.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Qwen3.5-27B-WebArena-Agentic-ESOpt — полноразмерная дообученная текстовая модель на базе Qwen/Qwen3.5-27B, подготовленная для задач WebArena. Разработчик репозитория описывает её как итоговую модель эксперимента NoSkill + Agentic-ESOpt: обучение велось методом Agentic-ESOpt с популяцией из 8 вариантов и 70 поколениями, с обновлением всех параметров и нормализацией награды z-score.
Модель предназначена для генерации текста в агентных сценариях, связанных с выполнением задач в веб-среде WebArena. В трёх запусках она показала средний результат 36,16% по оценке WebArena. Архитектура — плотная Qwen3.5 для причинной генерации текста; размер по метаданным — 22,3 млрд параметров, контекст — до 262 144 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors и файлы токенизатора.
Лицензия — Apache-2.0. Указанный результат относится к оценке WebArena и сам по себе не характеризует качество на других задачах; карточка не приводит подробностей обобщения на другие веб-сайты или сценарии.
В README приведён результат 36,16% в WebArena, усреднённый по трём запускам; качество на других задачах не описано. Специализация и проверенная область применения ограничены сценарием WebArena.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is the final full-parameter model produced by the NoSkill + Agentic-ESOpt WebArena run.
Qwen/Qwen3.5-27B2.5e-4, z-score reward normalization1.5e-3The repository contains standard Transformers safetensors weights and tokenizer files.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…