TeichAI/Qwen3-8B-Claude-4.5-Opus-High-Reasoning-Distill-GGUF
Qwen3 8B x Claude 4.5 Opus (High Reasoning) Distill This model was trained on a Claude Opus 4.5 (reasoning) dataset with a high reasoning effort. - &129302; Related Models: | Model | Effective parameters | Active parameters | | ------------- | -----...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#2 Repository Của Tuần
Mô hình Qwen3 8B distill từ Claude 4.5 Opus với reasoning cao
Distill trực tiếp từ Claude 4.5 Opus reasoning dataset, tối ưu reasoning sâu.
Mô hình này được huấn luyện trên bộ dữ liệu Claude 4.5 Opus (high reasoning) với nỗ lực reasoning cao. Base model sử dụng là unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit, tận dụng kỹ thuật distill để truyền kiến thức reasoning sâu từ mô hình lớn Claude 4.5 Opus.
✨ Điểm nổi bật
- Distill từ Claude 4.5 Opus: Sử dụng bộ dữ liệu reasoning cao cấp từ Claude 4.5 Opus.
- Base model Qwen3 8B: Xây dựng trên nền tảng
unsloth/Qwen3-8B-unsloth-bnb-4bit. - Hỗ trợ GGUF: Định dạng tương thích với các công cụ inference nhẹ.
- Use cases đa dạng: Phù hợp cho coding, khoa học và sử dụng chung.
- Chi phí huấn luyện thấp: Chỉ ~$52 USD cho toàn bộ quá trình distill.
- Dữ liệu lớn: 2.13 triệu tokens (input + output) từ bộ dữ liệu Claude 4.5 Opus.
💡 Vì sao đáng chú ý
Mô hình kết hợp sức mạnh của Qwen3 8B với kiến thức reasoning sâu từ Claude 4.5 Opus thông qua quá trình distill hiệu quả. Điều này giúp mô hình nhỏ gọn nhưng vẫn duy trì khả năng suy luận cao, phù hợp cho các tác vụ đòi hỏi reasoning phức tạp như coding và nghiên cứu khoa học.
#Qwen3 #Claude4.5Opus #Distill #GGUF #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Read our How to Run Qwen3.8-27B Guide!(https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8) This GGUF uses Unsloth Dynamic V3.0 (preview) for SOTA quantization performance. Developer Role Support so Qwen3.8 can work in agentic tools like Codex and more! MTP for...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
DeepSeek-R1 Paper Link👁️ 1. Introduction We introduce our first-generation reasoning models, DeepSeek-R1-Zero and DeepSeek-R1. DeepSeek-R1-Zero, a model trained via large-scale reinforcement learning (RL) without supervised fine-tuning (SFT) as a p...
Model Information The Meta Llama 3.1 collection of multilingual large language models (LLMs) is a collection of pretrained and instruction tuned generative models in 8B, 70B and 405B sizes (text in/text out). The Llama 3.1 instruction tuned text onl...
Qwen3.8-Flash-Next !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc....
Qwen3-0.6B Qwen3 Highlights Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancement...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...