SafetyRAISE-TS-Qwen3

<!-- 如果你的训练底座最终确认不是 Qwen/Qwen3-4B，请在发布前只改上面的 base_model。 -->

SafetyRAISE-TS-Qwen3

SafetyRAISE-TS-Qwen3 是一个面向道路交通事故分析场景的中文专家模型，主要用于生成事故指导意见、辅助梳理事故事实、归纳责任分析要点，并为检索增强报告链路提供前置专家意见。

本模型服务于 SafetyRAISE 道路交通事故分析报告生成系统，定位是“事故分析辅助专家模型”，不是通用聊天模型。

相关资源：

• 开源应用：QianYan-Art/SafetyRAISE-OS
• 推理引擎：QianYan-Art/SafetyRAISE-LMEngine
• 训练数据集：suyuan37/TS-Dataset
• 数据集 Markdown 预览：suyuan37/TS-Dataset-Markdown-Viewer

模型定位

本模型主要承担以下任务：

1. 根据事故图片、视频分析后的结构化信息生成专家指导意见
2. 提炼事故分析中需要进一步核实的关键点
3. 为后续知识检索和报告生成提供中间指导信息

本模型不直接替代人工事故认定，也不应被视为最终法律结论。

适用场景

适合：

1. 道路交通事故辅助分析
2. 事故责任分析前置梳理
3. 事故报告生成流程中的专家意见草稿生成

不适合：

1. 通用闲聊
2. 无交通事故上下文的开放式问答
3. 直接输出最终法律裁决结论

基座模型

当前发布配置按 Qwen/Qwen3-4B 标注。
从导出目录中的 config.json 看，hidden_size=2560、num_hidden_layers=36，与公开的 Qwen/Qwen3-4B 配置一致。

输入与输出

典型输入包括：

1. 结构化事故字段
2. 事故过程描述
3. 车辆、道路、人员、违法行为等事实要素

典型输出包括：

1. 需要重点核实的事实点
2. 可供责任分析参考的专家指导意见
3. 面向后续知识检索的分析要点

推荐使用方式

建议把本模型作为 SafetyRAISE 工作流中的“专家意见生成”节点使用，而不是单独作为终裁模型使用。

如果你需要在本地或服务器部署，可以使用兼容 OpenAI Chat Completions 的推理服务承载本模型，再将服务地址接入 SafetyRAISE：

1. EXPERT_LOCAL_MODEL
2. EXPERT_LOCAL_BASE_URL

Transformers 使用示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto")

仓库文件说明

本仓库当前按 Transformers 分片权重格式发布。普通用户不需要手动只下载某一个权重分片，推荐通过 transformers、huggingface_hub 或 hf download 下载完整仓库。

完整下载示例：

hf download suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3 --local-dir SafetyRAISE-TS-Qwen3

训练数据集文件建议：

在 SafetyRAISE 中接入

如果你用 vLLM、LM Studio、SGLang 或其他兼容 OpenAI Chat Completions 的服务加载本模型，建议：

1. 模型名填 suyuan37/SafetyRAISE-TS-Qwen3，或填你服务端映射后的别名
2. 服务地址填到 EXPERT_LOCAL_BASE_URL
3. 在 SafetyRAISE 的 workflow.yaml 或环境变量中完成接入

限制说明

1. 模型输出会受到输入事实完整性影响
2. 对缺失事实、模糊表述和材料冲突较敏感
3. 不应脱离检索增强和人工复核单独使用

许可

本模型仓库使用 Apache-2.0 许可发布。
使用时还应同时遵守基座模型及相关依赖的许可要求。