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CandiGate-Qwen3-4B
CullenYap/CandiGate-Qwen3-4B
CandiGate-Qwen3-4B is a machine learning model from CullenYap. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for peft. The card lists the license as apache-2.0.
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At a glance
- Library
- peft
- License
- apache-2.0
- Access
- Public
- Created
- Sep 20, 2026
- Updated
- Sep 21, 2026
- SHA
- 50ccf009
Base models
Datasets
Model card
From the Hugging Face model README
CandiGate-Qwen3-4B
简体中文 | English
CandiGate-Qwen3-4B 是基于 Hugging Face Hub 上的 Qwen/Qwen3-4B 训练的候选约束 Agent 决策 LoRA，用于复现 Jev 的可观察决策行为。
模型信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| Hub 仓库 | CullenYap/CandiGate-Qwen3-4B |
| 版本 | v0.2.0-0921 |
| 模型类型 | PEFT LoRA adapter |
| 训练 | 1 epoch，3 个随机种子重复 |
| LoRA | rank 16，alpha 32，dropout 0.05 |
| 决策原语 | choice、noul |
| 推荐温度 | 1.5496953009 |
| 许可证 | Apache-2.0 |
主要结果
同协议横向对比
| 模型 / 推理方式 | v0.2 validation Accuracy |
|---|---|
| Qwen3-4B Generate | 72.79% |
| Qwen3-4B candidate logits | 75.13% |
| CandiGate v0.2（选中 seed） | 97.66% |
| 模型 | BFCL multiple/irrelevance | BFCL live_irrelevance |
|---|---|---|
| Qwen3-4B | 70.42% | 38.11% |
| CandiGate v0.1.0 | 80.29% | 60.56% |
| CandiGate v0.2.0 | 81.57% | 61.32% |
| Agent v2 推理方式 | p50 | p95 | p99 | 相对 Generate | Episode 成功率 | 决策准确率 | 不安全执行 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-4B Generate | 92.89 ms | 93.57 ms | 93.82 ms | 1.00× | 50.00% | 79.72% | 1 / 144 |
| Qwen3-4B candidate logits | 26.46 ms | 27.41 ms | 27.70 ms | 3.51× | 50.00% | 79.72% | 1 / 144 |
| CandiGate v0.2 candidate logits | 20.43 ms | 21.26 ms | 21.49 ms | 4.55× | 75.69% | 92.47% | 0 / 144 |
Agent v2 包含 48 个独立场景和 3 次候选重排，共 144 个 episode/推理方式。测试在单张 RTX 4090 上以 BF16、batch 1、concurrency 1 运行，完成预热后按单次决策统计延迟。CandiGate v0.2 相比 Qwen3-4B Generate 的 p50 延迟降低 78.0%；加速比由未四舍五入的 p50 计算。
v0.2 独立结果
| 评测 | 结果 |
|---|---|
| 三种子 validation Accuracy | 97.26% ± 0.29% |
| 冻结 test Accuracy（1,560 条） | 96.35% |
| 冻结 test ECE | 0.25% |
| 困难动态工具语义 Accuracy | 99.77% |
| 困难动态工具 no-tool Accuracy | 100.00% |
| BFCL simple 固定 8 候选留出 | 99.22% |
横向表只使用相同数据与协议。v0.1 的内部 test 为 1,956 条，v0.2 采用重新分组的 1,560 条冻结 test，两者分别保留为各版本独立结果。v0.2 冻结 test 在 RTX 4090、batch 1、concurrency 1、预热后的 p50/p95/p99 为 26.55/36.40/37.74 ms。
下载与运行
from huggingface_hub import snapshot_download
adapter_dir = snapshot_download(
repo_id="CullenYap/CandiGate-Qwen3-4B",
revision="v0.2.0-0921",
)
pip install -r requirements.txt
python inference.py \
--base-model Qwen/Qwen3-4B \
--adapter CullenYap/CandiGate-Qwen3-4B \
--input example_request.json \
--temperature 1.5496953009
本版本验证 A–I 为唯一、稳定的单 token continuation。训练数据包括 MASSIVE v1.1（CC BY 4.0）和项目生成的语义簇隔离 Agent 决策样本；合成样本及标签由公开、可审计的规则生成。
基座模型论文：Qwen Team, Qwen3 Technical Report, 2025。论文信息见 Qwen/Qwen3-4B 基座模型卡。
版本历史
v0.2.0-0921：当前版本。新增困难正负例、三随机种子选择、独立校准与冻结测试，并扩展受控 Agent 评测。v0.1.0-0920：首个 Hugging Face Hub 公开版本。
- Library
- peft
- License
- apache-2.0
- Languages
- zh, en
- Created
- Sep 20, 2026
- Updated
- Sep 21, 2026