Unsloth Dynamic 2.0 обеспечивает превосходную точность и превосходит другие ведущие методы количественного анализа. В течение последних трех месяцев мы продолжали масштабировать мыслительные способности Qwen3-4B, улучшая как качество, так и глубину рассуждений. Мы рады представить Qwen3-4B-Thinking-2507 со следующими ключевыми улучшениями: — Значительно улучшена производительность при решении задач рассуждения, включая логические рассуждения, математику, естественные науки, программирование и академические тесты, которые обычно требуют человеческого опыта. — Заметно улучшены общие возможности, такие как следование инструкциям, использование инструментов, генерация текста и согласование с предпочтениями человека. — Улучшены возможности понимания длинного контекста 256K. Qwen3-4B-Thinking-2507 имеет следующие функции: — Тип: причинно-языковые модели — Этап обучения: предварительное обучение и постобучение — Количество параметров: 4.0B — Количество параметров (без внедрения): 3,6B — Количество слоев: 36 — Количество головок внимания (GQA): 32 для Q и 8 для KV — Длина контекста: 262 144 изначально. Кроме того, чтобы обеспечить модельное мышление, шаблон чата по умолчанию автоматически включает файлы . Следовательно, выходные данные модели обычно содержат только без явного открытия…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: unsloth
Теги: qwen3, unsloth, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 8 | Загрузок: 1,859
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
