Vikhrmodels / QVikhr-3-8B-Instruction

huggingface.co
Total runs: 3.9K
24-hour runs: 0
7-day runs: -10
30-day runs: -10
Model's Last Updated: August 06 2025
text-generation

Introduction of QVikhr-3-8B-Instruction

Model Details of QVikhr-3-8B-Instruction

QVikhr-3-8B-Instruction

Инструктивная модель на основе Qwen/Qwen3-8B , обученная на русскоязычном датасете GrandMaster2 . Создана для высокоэффективной обработки текстов на русском и английском языках, обеспечивая точные ответы и быстрое выполнение задач.

Quantized variants:
Особенности:
  • 📚 Основа / Base: Qwen/Qwen3-8B
  • 🇷🇺 Специализация / Specialization: RU
  • 💾 Датасет / Dataset: GrandMaster2
  • 🌍 Поддержка / Support: Bilingual RU/EN
Попробовать:

Open In Colab

DOoM
model score math_score physics_score
gpt-4.1 0.466 0.584 0.347
QVikhr-3-8B-Instruction 0.445 0.563 0.327
Qwen3-8B 0.417 0.538 0.296
Gemma 3 27B 0.4 0.474 0.327
Описание / Description:

QVikhr-3-8B-Instruction — мощная языковая модель, обученная на датасете GrandMaster-2 , поддерживает генерацию инструкций, контекстные ответы и анализ текста на русском языке. Эта модель оптимизирована для задач инструктивного обучения и обработки текстов. Она подходит для использования в профессиональной среде, а также для интеграции в пользовательские приложения и сервисы.

Модель построена на базе архитектуры Qwen/Qwen3-8B и была дообучена на большом русскоязычном датасете GrandMaster2 . Такое специализированное обучение значительно улучшило её способность генерировать точные, контекстно-зависимые ответы и быстро выполнять задачи на русском языке.

Тесты производительности подтверждают значительные улучшения модели. В рейтинге «DOoM» QVikhr-3-8B-Instruction получила оценку 0.445, что существенно превосходит результат базовой модели Qwen3-8B, и приближается к модели gpt-4.1. Это доказывает её превосходные возможности для решения задач связанные с математикой и физикой на русском языке.

Обучение:

QVikhr-3-8B-Instruction была создана с использованием метода SFT (Supervised Fine-Tuning). Мы использовали синтетический датасет GrandMaster-2 .

Пример кода для запуска:

Рекомендуемая температура для генерации: 0.3 .

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the model and tokenizer
model_name = "Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Prepare the input text
input_text = "Напиши краткое описание книги Гарри Поттер."

messages = [
    {"role": "user", "content": input_text},
]

# Tokenize and generate text
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
output = model.generate(
    input_ids,
    max_length=4096,
    temperature=0.3,
    num_return_sequences=1,
    no_repeat_ngram_size=2,
    top_k=50,
    top_p=0.95,
)

# Decode and print result
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
Авторы
Ссылки

Vikhr Vikhr Telegram Донаты

Как цитировать
@inproceedings{nikolich2024vikhr,
  title={Vikhr: Advancing Open-Source Bilingual Instruction-Following Large Language Models for Russian and English},
  author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Nikolay Kompanets and Igor Kiselev and Artem Shelmanov},
  booktitle={Proceedings of the 4th Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024},
  year={2024},
  publisher={Association for Computational Linguistics},
  url={[https://arxiv.org/pdf/2405.13929](https://arxiv.org/pdf/2405.13929)}
}

@misc{qwen3technicalreport,
      title={Qwen3 Technical Report}, 
      author={Qwen Team},
      year={2025},
      eprint={2505.09388},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.09388}, 
}

Runs of Vikhrmodels QVikhr-3-8B-Instruction on huggingface.co

3.9K
Total runs
0
24-hour runs
-36
3-day runs
-10
7-day runs
-10
30-day runs

More Information About QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co Model

More QVikhr-3-8B-Instruction license Visit here:

https://choosealicense.com/licenses/apache-2.0

QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co

QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides QVikhr-3-8B-Instruction's model effect (), which can be used instantly with this Vikhrmodels QVikhr-3-8B-Instruction model. huggingface.co supports a free trial of the QVikhr-3-8B-Instruction model, and also provides paid use of the QVikhr-3-8B-Instruction. Support call QVikhr-3-8B-Instruction model through api, including Node.js, Python, http.

QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co Url

https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction

Vikhrmodels QVikhr-3-8B-Instruction online free

QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates QVikhr-3-8B-Instruction's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of QVikhr-3-8B-Instruction, you can try QVikhr-3-8B-Instruction online for free by clicking the link below.

Vikhrmodels QVikhr-3-8B-Instruction online free url in huggingface.co:

https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction

QVikhr-3-8B-Instruction install

QVikhr-3-8B-Instruction is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find QVikhr-3-8B-Instruction on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of QVikhr-3-8B-Instruction install, users can directly use QVikhr-3-8B-Instruction installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.

QVikhr-3-8B-Instruction install url in huggingface.co:

https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-8B-Instruction

Url of QVikhr-3-8B-Instruction

QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co Url

Provider of QVikhr-3-8B-Instruction huggingface.co

Vikhrmodels
ORGANIZATIONS

Other API from Vikhrmodels

huggingface.co

Total runs: 978
Run Growth: -75.4K
Growth Rate: -7710.63%
Updated:September 18 2025
huggingface.co

Total runs: 12
Run Growth: 6
Growth Rate: 50.00%
Updated:January 30 2025
huggingface.co

Total runs: 9
Run Growth: 4
Growth Rate: 44.44%
Updated:June 11 2025