Найдено: 385
Qwen для Verilog по спецификации
VeriLadder-QwenCoder-7B — это fine-tune Qwen2.5-Coder-7B-Instruct на 7,62 млрд параметров для генерации Verilog по описанию схемы. Модель обучена на уточнённых спецификациях датасета VeriLadder, где каждая спецификация прошла формальную проверку эквивалентности.
диффузионная LLM с MoE и контекстом 128K
Clover-35B-A3B-Preview — первая модель DiffuSpace: text-only диффузионная языковая модель на базе Qwen3.6-35B-A3B. Архитектура MoE: 35B параметров, около 3B активных на токен, гибридный Gated DeltaNet / full-attention, 40 слоёв, 256 routed experts, top-8 и один shared expert на слой.
omni-модель с радикально меньшим числом отказов
Это файнтюн Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking от GloriaWang23 на 31,72 млрд параметров. Он наследует omni-архитектуру Qwen3-Omni, а в основе — Thinking-вариант с chain-of-thought; по карточке модель принимает аудио, видео и текст, а отвечает текстом. Главное отличие — heretic-настройка, снижающая отказы.
циклы thinking-режима лечатся правкой 0,016% весов
Qwen3.5-0.8B Astra Weight Edit — версия Qwen3.5-0.8B на 0,87 млрд параметров, в которой без обучения отредактированы два тензора. Публикация JonathanColetti; метод и диф — от Rikiya Takehi, Jayden Teoh, Alex Zhang и Omar Khattab (MIT CSAIL).
LLM правила веса без обучения
Это Qwen3.5-0.8B (0,87 млрд параметров) от RikiyaT, отредактированная без градиентного спуска: продвинутая LLM Astra напрямую изменила веса базовой Qwen/Qwen3.5-0.8B, чтобы та лучше решала математику.