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.
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)
@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
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 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:
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: