r0b0tlab/qwen3.8-max-glm5.2-kimi-k3-distillation
Dataset com 10 mil – 100 mil exemplos — 1.5 mil downloads no Hugging Face. Multi-Teacher Distillation Dataset (57,937 traces) A quality-filtered, deduplicated, multi-teacher SFT corpus combining traces from three frontier mod…
O dataset r0b0tlab/qwen3.8-max-glm5.2-kimi-k3-distillation está entre os destaques do Hugging Face — dados que alimentam o treinamento e a avaliação dos modelos do momento.
Ficha do dataset
- Tamanho: 10 mil – 100 mil exemplos
- Tarefas: geração de texto, conversational, text2text generation
- Idiomas: inglês, chinês, espanhol, francês, alemão, japonês, …
- Licença: proprietária / outra
- Downloads: 1.5 mil · Curtidas: 57
Sobre o dataset
Multi-Teacher Distillation Dataset (57,937 traces) A quality-filtered, deduplicated, multi-teacher SFT corpus combining traces from three frontier models across math, code, reasoning, instruction-following, tool-use, science, long-context, multilingual, and creative dialogue domains.
Como carregar
Use a biblioteca datasets do Hugging Face:
pip install -U datasets
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("r0b0tlab/qwen3.8-max-glm5.2-kimi-k3-distillation")
print(ds)
print(ds["train"][0])Tags
text-generation conversational text2text-generation distillation sft reasoning tool-use multi-turn
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