Датасет · Jackrong
Дистиллированные CoT-ответы для QA
Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x
700 высококачественных пар вопрос-ответ с длинными цепочками рассуждений на английском.
Что внутри
Это distilled-датасет: seed-вопросы взяты из Alibaba-Superior-Reasoning-Stage2, а ответы сгенерированы Qwen3.5-27B через DashScope. Содержит ответы с длинным Chain-of-Thought. Язык — английский, размер — меньше 1K примеров (в названии 700x).
Что можно сделать
- SFT модели для reasoning и QA
- Дистилляция CoT в меньшую модель
- Оценка качества длинных рассуждений
- Задачи
- Вопрос-ответ
- Языки
- Английский
- Размер
- до 1K записей
- Скачиваний за месяц
- 246
- Лайков
- 128
Модели, обученные на нём
- Jackrong/Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUFГенерация текста 40,6 тыс.
- Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUFКартинка + текст 37,4 тыс.
- rico03/Qwen3.6-27B-Claude-Opus-Reasoning-DistilledГенерация текста 33,9 тыс.
- Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUFКартинка + текст 31,7 тыс.
- Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUFКартинка + текст 20,9 тыс.
- Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUFКартинка + текст 19,1 тыс.
- hesamation/Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUFГенерация текста 18,1 тыс.
- Jackrong/Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUFКартинка + текст 12 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Jackrong/Qwen3.5-reasoning-700x")