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title: AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT
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repository: Algorineko/AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT
last_updated: 2026-10-19
license: apache-2.0
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  - text-generation
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  - Qwen/Qwen3.8-27B
base_model_relation: adapter
parameters: 640.0M
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  - F32
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  - lora
  - safetensors
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stars: 0
tags:
  - sft
  - lora
  - arxiv
  - paper-assistant
  - figure-understanding
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# AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT

> AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT - Algorineko 在 ModelScope 开源的模型。AgenticArXiv-RL · Qwen3.8-27B SFT（图表理解特化·研究版）

Algorineko/AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT 是 ModelScope 魔搭社区上的 640.0M 参数text-generation模型，采用 apache-2.0 许可，基于 Qwen/Qwen3.8-27B 构建。

- **Repository**: Algorineko/AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT
- **License**: apache-2.0
- **Tasks**: text-generation
- **Parameters**: 640.0M
- **Base model**: Qwen/Qwen3.8-27B
- **Tags**: sft, lora, arxiv, paper-assistant, figure-understanding
- **Downloads**: 2
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-10-19

Source: https://www.modelscope.cn/models/Algorineko/AgenticArXiv-RL-Qwen3.8-27B-SFT

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# AgenticArXiv-RL · Qwen3.8-27B SFT（图表理解特化·研究版）

Qwen3.8-27B（原生多模态）经领域 SFT 的 LoRA adapter（r128，2.29% 容量）。
**图表识别特化**：论文图表问答与总结能力显著提升；**工具决策未达发布标准**
（81 任务 strict 21.0%，低于 base 的 30.9%——小数据 LoRA 对 27B 强先验的
适配边界，详见训练仓实验文档），agent 任务请配合工具决策模型使用。

## 图表识别评测（clean-val 58 真图）

| 指标 | base | 本模型 |
|---|---|---|
| ROUGE-1 | 0.1349 | **0.2164（+60%）** |
| ROUGE-L | 0.1012 | **0.1892（+87%）** |

## 训练披露

- 数据：2,988 规范化工具轨迹 + 616 多模态 + 408 总结；2 epochs；lr 1e-4；bf16
- 容量升级消融：r32/lr3e-5（ROUGE +23%，strict 不及 base）→ r128/lr1e-4（ROUGE +60%）
- 无热重启；停止判据 = 步数封顶（1002 步）

## 许可

Apache 2.0（继承 base 模型）；不含训练代码。