Game2Player-9B-Thinking

Game2Player-9B-Thinking — файнтюн Qwen3.5-9B (9,41 млрд параметров) от game2player для задач image-text-to-text. Модель дообучена за одну эпоху SFT на игровых примерах с непустыми assistant thinking-блоками; смешаны данные DeepSeek и MiniMax. В репозитории лежат веса для инференса и ассеты токенизатора/процессора.

🦾 Ключевые особенности

• 🦾 База — Qwen3.5-9B, 9,41 млрд параметров; задача image-text-to-text.
• 🤝 SFT на игровых примерах с непустыми assistant thinking-блоками.
• 💯 Смесь данных: 14 336 записей DeepSeek-v4.1-flash и 8 138 MiniMax-m3.1-flash; после препроцессинга — 22 425 (49 отфильтровано).
• 👁 Vision encoder и aligner заморожены, обучали только языковую модель.
• ✅ В репозитории inference-веса и tokenizer/processor-ассеты; optimizer/RNG states и данные не включены.

😎 Пример

import torch
from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5ForConditionalGeneration

model_id = "game2player/Game2Player-9B-Thinking"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Qwen3_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

Подробнее

Бенчмарков нет — авторы не проводили downstream-оценку.
9B-запуск: non-fused AdamW, все 157 обновлений прошли численные проверки.
Нужен Transformers с поддержкой Qwen3.5; в обучении использовали 5.16.1.
Репозиторий публичный, авторизация не нужна.