Дообученная языковая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в чате · продолжение текста по заданному фрагменту · создание текстовых черновиков
Дообученная 7,6-миллиардная Qwen3 для диалоговой генерации текста и задач рассуждения с обратной связью по формальным доказательствам.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · объяснение шагов формального доказательства · предложение исправлений для доказательств Lean
BAM — объединённая модель Qwen2 для генерации текста и агентных задач с поиском, инструментами, WebShop и ALFWorld.
Подходит для: выполнение агентных задач в среде WebShop · поиск информации в составе языкового агента · выбор и использование инструментов агентом
Дообученная языковая модель Qwen3 на 3,7 млрд параметров для диалоговой генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание текстовых ответов по запросу · проверка ответов на Lean-задачи
Дообученная модель Qwen3 на 7,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · составление и продолжение текстов · создание текстовых черновиков по запросу
Производная модели VladShash/qwen3-8b-classic-with-repair. Дообученная диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание связного текста по запросу · продолжение заданного текста
Дообученная на SFT-данных 7,6-миллиардная модель Qwen3 для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация текстовых ответов в диалоге · подготовка черновиков по текстовому запросу · продолжение заданного текста
Диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов для генерации текста.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · обработка длинного контекста до 32 768 токенов
Производная модели formalmathatepfl/qwen3-sft-feedback-with-proof-repair. Дообученная диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста в контексте до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение текста по пользовательскому запросу · подготовка черновиков математических рассуждений
Производная модели etiennebamas/qwen3-step32k-1e5. Диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов для генерации текста.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · генерация ответов на текстовые запросы · обработка длинного контекста до 32 768 токенов
Дообученная диалоговая модель Qwen3 с 7,6 млрд параметров для генерации текста в контексте до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · создание черновиков и продолжение текста · построение чат-бота на базе Qwen3