Репост из: LakoMoor
QClaw-4B — это языковая модель, дообученная для агентных задач и работы с инструментами в рамках OpenClaw-совместимых фреймворков. Основана на Qwen3.5-4B.
Несмотря на компактный размер, модель достигает результатов уровня значительно более крупных моделей — на ClawBench набрала 84.8 / 100 (Pass Rate 73.5%), вплотную к Kimi K2.5 и GLM-4.5. На Ru-Arena-General — 80.7% winrate, SOTA в классе ≤4B.
🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B
🔗 GGUF (llama.cpp / Ollama / LM Studio): https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0
Отдельная благодарность @lovedeathtransformers за ресурсы под обучение и прогон бенчмарков
Несмотря на компактный размер, модель достигает результатов уровня значительно более крупных моделей — на ClawBench набрала 84.8 / 100 (Pass Rate 73.5%), вплотную к Kimi K2.5 и GLM-4.5. На Ru-Arena-General — 80.7% winrate, SOTA в классе ≤4B.
🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B
🔗 GGUF (llama.cpp / Ollama / LM Studio): https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0
Отдельная благодарность @lovedeathtransformers за ресурсы под обучение и прогон бенчмарков