GPT
הוספת כלי
Q

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

קוד פתוח

Jackrongapache-2.02026-03-19

  • safetensors
  • qwen3_5
  • unsloth
  • qwen
  • qwen3.5

גרסה מזוקקת של קוון שנועדה לקצר שרשראות חשיבה ארוכות. היא מתאימה למי שרוצה היגיון מסודר בלי לבזבז זמן וטוקנים על ניתוח יתר.

  • 28Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 51.8 GBמשקל הקבצים
  • 139הורדות בחודש

מה זה

הפיתוח הזה לוקח מודל בסיס בגודל עשרים ושמונה מיליארד פרמטרים ומאמן אותו על ארבעה עשר אלף דוגמאות חשיבה בסגנון קלוד. המטרה המרכזית פה היא לא להוסיף ידע, אלא ללמד אותו לחשוב חסכוני יותר. במקום לטחון שלבי ביניים ארוכים על כל שאלה פשוטה, הוא עובר לתבנית מובנית של פירוק בעיה, בדיקת תנאי קצה ופתרון ישיר.

בבדיקות הביצועים רואים קיצוץ של עשרים וארבעה אחוזים באורך שרשרת החשיבה, לצד תוספת של שלושים ואחד נקודה שש אחוז פתרונות נכונים לכל טוקן. במבחן הקוד המרכזי הוא שומר על תשעים ושש נקודה תשעים ואחת אחוז הצלחה במעבר ראשון. ההבדל מול מודלים רגילים באותו סדר גודל הוא שהוא לא מייצר מלל מיותר במחשבות הפנימיות, מה שמזרז את התשובה וחוסך עלויות הרצה.

מתאים ל

  • פתרון בעיות לוגיות ומתמטיקה

    הוא מפרק שאלות מורכבות לשלבים קצרים וחוסך טוקנים על שרשראות חשיבה מיותרות.

  • בדיקת הסקת מסקנות מקומית

    מאפשר לבחון ארכיטקטורת חשיבה מובנית על שרת פרטי ללא תלות בספקי שירות חיצוניים.

  • כתיבת קוד נקודתית

    שומר על שיעור הצלחה גבוה במעבר ראשון תוך הפקת פתרונות מהירים יותר פר פלט.

איפה זה נופל

החיסכון באורך החשיבה גובה מחיר ברור בידע כללי ובהסקה רחבה. במבחן ידע כללי רב תחומי נרשמה ירידה של שבעה נקודה שניים אחוזים, וגם במבחן קוד מורכב עם בדיקות מחמירות יש נפילה של נקודה עשרים וארבע אחוז. היוצר מבהיר שהמודל עלול להציג ביצועים נמוכים יותר ממודל הבסיס במשימות שדורשות הבנת הקשר ארוך או הסקה מרובת שלבים, ויש סכנת הזיות בעובדות מציאותיות.

אותה משפחה

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning יצא ב־4 גרסאות שיש להן עמוד כאן. אלה האחרות, לפי כמה מורידים אותן.

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF37,134 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF18,179 Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled2,218

שאלות
נפוצות

האם המודל מבין ומייצר עברית?

השפות שנתמכות ומוגדרות עבורו הן אנגלית, סינית וקוריאנית בלבד. אם תפנו אליו בעברית תקבלו תוצאות חלשות או שבורות, ולכן הוא לא מתאים לעבודה שוטפת בעברית.

האם המודל מומלץ לשימוש בסביבת ייצור מסחרית?

כרטיס המודל מציין במפורש שמדובר בגרסת בדיקה לצורכי לימוד, הדגמה ומחקר אקדמי. בגלל ירידה בביצועי ידע כללי ורגישות במשימות מורכבות, כדאי להגביל אותו לניסויי פיתוח פנימיים.

במה גרסה שתיים שונה מהגרסה הקודמת?

הגרסה הזו אומנה על דאטה כללי יותר של חשיבה לוגית ומתמטית, מקצרת את החשיבה בכרבע ומפיקה יותר פתרונות נכונים לכל טוקן.

איך מריצים

המשקל הכולל מגיע לחמישים ואחד נקודה שמונה גיגה בייט בקבצי דיוק מלא. כדי להריץ אותו מקומית כמו שהיוצר בדק, צריך סביבת עבודה עם תמיכה בהרצת מודלים מהירה וכרטיס מסך שיכול להחזיק את כל המשקל הזה בזיכרון, או לכמת את המשקלים לגודל קומפקטי יותר.

אם אין לכם שרת ייעודי חזק במשרד או בענן, עדיף להשתמש בממשקי ענן חיצוניים של מודלים מוכנים. הרצה עצמית במידות האלה משתלמת רק כשחייבים פרטיות מוחלטת של המידע או כשרוצים לבחון את תהליך ההסקה בלי תלות ברשת.

pip install -U huggingface_hub
hf download Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2

הקבצים

19 קבצים במאגר, 51.8 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון המדווח הוא אפאצ'י שתיים אפס. הוא מתיר שימוש חופשי, שינוי קוד והפצה, כולל שילוב במוצרים מסחריים בלי תשלום תמלוגים. התנאי היחיד הוא שמירה על הודעות זכויות היוצרים ומסמך הרישיון המקורי בקוד שאתם מפיצים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗