GPT
הוספת כלי
Q

Qwen3.8-27B-Fable-Distill

קוד פתוח

TeichAIapache-2.02026-08-15

  • transformers
  • safetensors
  • qwen3_5
  • image-text-to-text
  • text-generation-inference

זיקוק של נתוני Fable 5 פרטיים לתוך מודל מולטימודלי בגודל בינוני. הוא מיועד למי שמחפש יכולות חשיבה מעמיקות במשימות טקסט ותמונה בלי להחזיק משקלים ענקיים.

  • 28Bפרמטרים
  • 262,144טוקנים בהקשר
  • 51.8 GBמשקל הקבצים
  • 2,741הורדות בחודש

מה זה

מדובר בכוונון קל של מודל הבסיס, שמשלב בין מאגרי מידע מוכרים לבין קורפוס פרטי בשם Fable 5. הוא שייך לארכיטקטורת Qwen3_5 ומבצע משימות של תמונה וטקסט יחד, עם תמיכה מובנית במנגנון חשיבה שמאפשר לו לנתח בעיות מורכבות לפני שהוא פולט תשובה.

במדדים שפורסמו הוא מציג שיפור עקבי לעומת מודל המקור. במבחן ARC Challenge הוא עלה מציון של 0.591 לציון של 0.637, בגרסה הקלה של אותו מבחן קפץ מ־0.782 ל־0.832, ובמבחן BoolQ הגיע ל־0.911 לעומת 0.896. זה אומר שהוא מבין שאלות כן ולא טוב יותר ומציג היגיון מדעי מדויק יותר מגרסת הבסיס, לפחות במבחנים האלה.

מתאים ל

  • ניתוח מסמכים באנגלית

    חלון הקשר של 262,144 טוקנים מתאים לעיבוד טקסטים ארוכים במיוחד לצד תמונות ותרשימים.

  • פתרון בעיות היגיון ומדע

    התוצאות במבחן ARC Challenge מעידות על שיפור מובהק בחשיבה מדעית לעומת מודל הבסיס.

  • משימות חשיבה רב שלביות

    מנגנון החשיבה המובנה מאפשר לו לפרק בעיות קשות לצעדים לפני שהוא מחזיר תשובה סופית.

איפה זה נופל

חלק גדול מהאימון נשען על קורפוס פרטי שלא נחשף, ולכן אי אפשר לדעת אילו הטיות נכנסו פנימה או איך המידע הזה משפיע על משימות כלליות. בנוסף, ברירת המחדל שלו מוגדרת למאמץ חשיבה מרבי בשם xhigh, מה שגורם לו לחשוב באריכות בכל תור ומאט מאוד את מהירות התגובה אם לא משנים את זה ידנית.

הכרטיס מדווח על תמיכה באנגלית בלבד. אם המוצר שלכם פונה לקהל ישראלי או דורש עבודה בעברית, חובה לבדוק אותו ביסודיות לפני שמשלבים אותו במערכת, כי אין שום תיעוד שתומך בשפות אחרות.

שאלות
נפוצות

איך שולטים במהירות התגובה שלו?

המודל כולל פרמטר בשם reasoning_effort שמאפשר לבחור בין רמות שונות של מאמץ: low, medium או xhigh. ברירת המחדל מוגדרת לחשיבה ארוכה מאוד בכל תור, ולכן אם אתם צריכים תשובות מהירות מומלץ להוריד את הרמה בהגדרות הקריאה.

האם הוא מתאים לעבודה בעברית?

התיעוד מציין רשמית רק אנגלית כשפה נתמכת. מודלים שמבוססים על הארכיטקטורה הזו עשויים לקלוט מילים בעברית, אבל בהיעדר בדיקות רשמיות או כוונון לשפה, אי אפשר להסתמך עליו למוצר מקומי בלי לבדוק את זה קודם.

איך מריצים

כדי להריץ אותו דרך ספריית transformers תצטרכו להתמודד עם משקל קבצים של 51.8 ג'יגה בייט בפורמט bfloat16. זה דורש זיכרון וידאו משמעותי, כך שאם אין לכם שרת ייעודי מתאים, כנראה תצטרכו לפנות לפתרונות ענן או להמתין לגרסאות מכווצות שלא סופקו כאן.

היוצרים ממליצים להגדיר בבסיס טמפרטורה של 1.0, ערך top_p של 0.95 וערך top_k של 20. אם אתם לא רוצים להחזיק תשתית כבדה ויקרה רק בשביל להפעיל אותו מקומית, פנייה לשירות מרוחק תחסוך את עלויות החומרה.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="TeichAI/Qwen3.8-27B-Fable-Distill")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

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

הרישיון

הרישיון המדווח הוא apache-2.0, שמאפשר שימוש מסחרי חופשי, שינוי של הקוד והמשקלים והפצה בתוך מוצרים. התנאי העיקרי הוא שמירה על הודעות זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים שתפיצו.

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

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗