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lucasmg09/Qwen3.5-4B-PTBR
Qwen3.5-4B-PTBR is a text generation model from lucasmg09. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
Fine-tune em português (PT-BR) do modelo base Qwen3.5-4B, treinado via SFT (Supervised Fine-Tuning) para melhorar a fluência e a aderência ao português brasileiro.
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From the Hugging Face model README
Fine-tune em português (PT-BR) do modelo base Qwen3.5-4B, treinado via SFT (Supervised Fine-Tuning) para melhorar a fluência e a aderência ao português brasileiro.
Treinado por 1 época completa (1325 passos), com train_batch_size = 4.
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Épocas | 1 |
| Passos totais | 1325 |
| Batch size | 4 |
| Total FLOs | ~2.79e+17 |
| Logging steps | 10 |
| Save steps | 500 |
num_train_epochs: 1
max_steps: 1325
train_batch_size: 4
logging_steps: 10
save_steps: 500
learning_rate: 5e-5
lr_scheduler: linear
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "lucasmg09/Qwen3.5-PTBR-4B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
messages = [
{"role": "user", "content": "Explique o que é aprendizado por reforço."},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Versões em GGUF disponíveis para uso com llama.cpp / Ollama / LM Studio. Quantizações geradas com matriz de importância (imatrix) em português.
| Quant | Tamanho | Uso |
|---|---|---|
BF16 / F16 | 8.42 GB | Precisão total, sem quantização (referência) |
Q8_0 | 4.48 GB | Qualidade extrema, praticamente igual ao F16; geralmente desnecessário |
Q6_K | 3.46 GB | Qualidade muito alta, quase perfeita — recomendado |
Q5_K_M | 3.07 GB | Alta qualidade — recomendado |
MXFP4 | 2.81 GB | 4-bit (FFN em MXFP4, embeddings/saída em Q8_0) |
Q4_K_M | 2.71 GB | Boa qualidade, ~4.8 bits/peso — equilíbrio recomendado |
IQ4_NL | 2.61 GB | i-quant 4-bit, qualidade decente, menor que Q4_K_S |
IQ3_M | 2.16 GB | i-quant 3-bit, qualidade média-baixa, comparável ao Q3_K_M |
IQ2_M | 1.74 GB | i-quant 2-bit, qualidade baixa mas ainda usável (mínimo) |
Dataset sintético em português, gerado a partir do modelo GLM (<confirme nome/versão: GLM-4.5? GLM-4.6?>).
Modelo de 4B parâmetros: pode gerar informações incorretas, alucinar fatos e refletir vieses presentes nos dados de treino. Não deve ser usado para decisões críticas sem supervisão humana.
Apache-2.0, herdada do modelo base Qwen3.5. <confirme a licença real do Qwen3.5>
@misc{qwen35ptbr4b,
title = {Qwen3.5-PTBR-4B},
author = {Lucas Mateus Gonçalves},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/lucasmg09/Qwen3.5-PTBR-4B}
}