Qwen3-4B-Instruct-2507
par Alibaba
Qwen3-4B-Instruct-2507 is a 4-billion-parameter causal language model designed for advanced instruction following, logical reasoning, text comprehension, mathematics, science, coding, and tool usage. It features a native context length of 262,144 tokens and is optimized for non-thinking mode, meaning it does not generate <think> blocks in its output. The model excels in subjective and open-ended tasks, providing helpful and high-quality responses. It is pretrained and post-trained for enhanced performance and alignment with user preferences. Qwen3-4B-Instruct-2507 can be deployed efficiently using frameworks like Hugging Face Transformers, SGLang, and vLLM, and supports extensive long-context understanding suitable for complex tasks.
Score de transparence
Pondéré sur quatre piliers · mis à jour le August 19, 2026
Capacités
Informations sur le fournisseur
Informations complètes sur le fournisseur/prestataire de cette application IA
Informations fournisseur (Règlement IA de l’UE)
Risques potentiels
1 points d'attention identifiés
Révision recommandée avant utilisation
Ces points d'attention sont automatiquement identifiés sur la base d'informations publiquement disponibles sur le fournisseur et les données du catalogue IA. Les risques réels peuvent varier selon votre cas d'usage et votre implémentation spécifiques.
Réseau de chaîne d’approvisionnement
Représentation visuelle des relations de chaîne d’approvisionnement numérique du fournisseur
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