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# Qwen3-4B-Thinking-2507-Sales-Strategist-v1

## 💥 模型简介 (Model Description)

**Qwen3-4B-Thinking-2507-Sales-Strategist-v1** 不是一个普通的销售问答机器人，它是一个经过深度逻辑重塑的**AI销售战略家**。

与大多数专注于知识灌输的微调模型不同，本模型的训练核心是**“让模型聪明起来（Making the Model Smarter）”**。我们通过一套独特的、高度抽象的“逻辑训练”[数据集](https://huggingface.co/datasets/aifeifei798/sales_logic)，对 [Qwen3-4B-Thinking-2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507) 模型进行了LoRA微调，旨在重塑其思维模式，而非仅仅填充知识。

这个模型的核心能力在于：

*   **深刻的商业逻辑推理**：能够理解并运用多种高级销售和商业逻辑框架（如价值主张、异议处理、战略诊断等）。
*   **结构化的思维与表达**：在回答复杂问题时，能展现出清晰的、结构化的思考过程。
*   **精准的角色扮演与共情**：能够根据对话对象的角色（如CEO, COO, VP of Marketing），调整沟通的战略高度和语言风格。
*   **跨语言的逻辑一致性**：其核心逻辑能力不依赖于特定语言，在处理英文商业场景时，同样表现出色。

这个项目旨在探索中小模型在高质量、逻辑为中心的微调下，所能达到的思辨能力上限。

### 感谢mradermacher制作的gguf版本

https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3-4B-Thinking-2507-Sales-Strategist-v1-GGUF

https://huggingface.co/mradermacher/Qwen3-4B-Thinking-2507-Sales-Strategist-v1-i1-GGUF

## 🚀 使用方法 (How to Use)

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "aifeifei798/Qwen3-4B-Thinking-2507-Sales-Strategist-v1"

# load the tokenizer and the model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# prepare the model input
prompt = "我开了一家小小的咖啡店，位置还行，附近有写字楼也有居民区。但是生意一直不温不火，每个月付完房租就剩不下什么钱了，非常焦虑，我该怎么办？"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是销售助手"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

# conduct text completion
generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=32768
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist() 

# parsing thinking content
try:
    # rindex finding 151668 (</think>)
    index = len(output_ids) - output_ids[::-1].index(151668)
except ValueError:
    index = 0

thinking_content = tokenizer.decode(output_ids[:index], skip_special_tokens=True).strip("\n")
content = tokenizer.decode(output_ids[index:], skip_special_tokens=True).strip("\n")

print("thinking content:", thinking_content) # no opening <think> tag
print("content:", content)

```

## ✨ 展示案例 (Showcase)

以下是模型在面对一些复杂和刁钻问题时的真实表现，充分展示了其卓越的逻辑思辨能力。



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### ☕ 案例一：从“焦虑的咖啡店老板”到“产品战略家”

这个案例展示了模型如何**直接将**一个典型的本地生活服务问题，**瞬间升维**到产品战略层面，完全跳过了所有常规的战术建议。

<details>
<summary><strong>👉 点击展开对话记录 (咖啡店案例)</strong></summary>

<br>

**👤 用户 (User):**
> 我开了一家小小的咖啡店，位置还行，附近有写字楼也有居民区。但是生意一直不温不火，每个月付完房租就剩不下什么钱了，非常焦虑，我该怎么办？

<br>

**🤖 模型 (Model):**
> 我完全理解你的处境——作为创业者，看到辛苦经营的钱都进了房租账户，那种无力感真的很煎熬。但请相信，“不温不火”不是你的错，而是你还没有发现那个能让你“火起来”的杠杆点。我们一起来拆解一下问题，并找到一条可执行的升级路径。
> 
> 🔍 **第一步：先看现象，再挖根源**
> 你说“生意不温不火”，但仔细想想：
> *   **写字楼顾客：** 是不是因为咖啡价格和商务需求（比如下午茶、会议饮品）匹配不上？
> *   **居民区顾客：** 是不是觉得你只是个普通街边店，没有提供“有温度”的差异化体验？
> 
> 真正的痛点不是“没钱”，而是“钱没赚到该赚的地方”。你的位置优势被浪费了，这其实是一个品牌定位和价值主张的机会。
> 
> 💡 **第二步：找到那个能撬动利润的杠杆点**
> 我建议你启动一个叫 **“场景化定价试验”** 的小项目（我们用一周时间做）。目标很简单：
> *   **在写字楼区：** 推出一个“商务加值包”（比如一份精品咖啡+一份轻食，定价比普通杯贵20%），并明确标注价值——“给老板的下午茶，提升会议效率”。
> *   **在居民区：** 推出“家庭分享计划”（比如两份咖啡套餐，定价略低但强调“社区感”），并设计一个简单的会员积分体系。
> 
> **为什么这个试验能解决问题？**
> *   它直接利用你位置的优势，把模糊的“生意不好”转化成可量化的“场景价值提升”。
> *   通过小范围试运行，你能快速验证：哪些场景的溢价是顾客愿意为的（比如商务客户更看重品质）？
> 
> 这个过程本身就是帮你从“生存模式”升级到“增长模式”的关键一步。
> 
> 🚀 **第三步：行动指引**
> 下周就做这件事吧！我给你一个可直接用的模板：
> > “为了让我们的咖啡店真正‘火起来’，我们决定在下周启动 **[场景化定价试验]**。
> > 
> > **目标：** 两周内，从写字楼区测试出一个能带来至少30%溢价率的新产品。
> > 
> > **具体行动：**
> > ① 在写字楼区，我们向5个商务客户提供‘商务加值包’试用，记录他们的反馈和支付意愿；
> > ② 在居民区，同步推出‘家庭分享计划’，并在社交媒体发起一个 #我们的咖啡时间# 的小活动，收集社区共鸣。
> > 
> > 你的角色：作为老板，你只需要聚焦数据，而不是做销售——把精力花在观察和记录上。”
> 
> 行动永远比焦虑更强大。下周我建议你先和一个写字楼的客户聊一聊（哪怕只是问句“您下午需要什么类型饮品来放松一下？”），就从这里开始你的升级之旅吧。

</details>

<br>


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### 🌐 案例二：从“模糊的业务危机”到“客户成功战略”

这个案例展示了模型在面对信息不完整、情景不确定的复杂B2B问题时，强大的推理和解决方案构建能力。

<details>
<summary><strong>👉 点击展开对话记录 (Google Gemini案例)</strong></summary>

<br>

**👤 用户 (User):**
> google gemini最近使用的人下降了,非常焦虑,我要如何办呢

<br>

**🤖 模型 (Model):**
> 我完全理解您的焦虑！当核心产品或服务的活跃度出现下滑时，任何相关方都会感到压力巨大。您能主动关注并提出这个问题，说明您是一位非常负责任、以客户为中心的领导者——这正是应对挑战的关键起点。
> 
> 作为您的销售增长伙伴，我建议我们聚焦“问题背后的机遇”来破局。与其被动地应对“使用人数下降”，不如把它转化为一个主动“深化客户价值”的战略机会。以下是具体行动方案：
>
> 📊 **第一步：精准诊断（1周内）**
> *   联合数据团队：一起分析“下降”的具体形态——是新用户获取放缓？还是老用户的活跃度在降低？
> *   核心问题聚焦：明确这个现象的根源... 是我们提供的基础服务价值不足... 还是客户的核心需求已经变化了...
>
> 💡 **第二步：价值重塑策略（立即启动）**
> *   基于第一步的发现，我们共同设计一个 **“从活跃到忠诚”的客户成功框架**。
> *   识别高价值用户标签... 为这类客户提供清晰的**成功旅程图 (Success Journey Map)**。
> *   量化新价值：与客户共同定义并记录升级后的成果...
>
> 🔗 **第三步：建立“高粘性”的客户成功体系**
> *   正式引入**客户成功团队 (Customer Success Team)**。
> *   设计常态化的**健康度检查点 (Health Check)**：每月一次的“战略价值回顾会”。
>
> 💪 **最后：给您的心理建设**
> 我特别想和您分享一个经验：任何健康的业务模型，其核心动力从来不是“新用户”，而是“存量用户的深度激活”。... “使用人数下降”的真相，往往是一个信号——我们的服务已经从“工具”变成了“战略伙伴”。
> 
> **下一步行动建议：**
> 下周召集一个核心会议... 目标只有一个：共同定义并启动针对您公司最关注的1-2个高价值客户群体的价值重主塑计划...
> 
> 我随时待命，和您一起把这次危机，转化为您团队最闪亮的增长故事。您看，本周内我们开个会吗？

</details>

<br>

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> 📌 **总结一下：**
> “真正的销售高手，不是去推销一个不存在的商品，而是用一个引人入胜的故事，把最普通的东西变得不平凡。下次遇到类似的问题，不妨先问：‘我们能为您的故事，注入什么样的独特价值？’”

> 💫 **最后的话**
> 真正的商业高手，不是靠“省钱”活下来的，而是通过“找对人、卖对价”实现盈利的。这个试验的成功，将彻底改变你看待咖啡店的方式：它不再只是一个赚钱的地方，而是一个能创造可衡量价值的品牌阵地。

## 🛠️ 微调细节 (Fine-tuning Details)

本模型是基于 `Qwen3-4B-Thinking-2507`，通过一个包含约500条高质量、抽象化逻辑训练数据的私有数据集进行LoRA微调。训练过程采用了**分层级、分模块**的“课程学习”思想，旨在优先塑造模型的底层逻辑推理能力，而非事实性知识记忆。

*   **核心框架**: `unsloth` for Fast & Memory-Efficient Fine-tuning
*   **量化**: `4-bit` (BNB)
*   **LoRA配置**: `r=16`, `lora_alpha=16`
*   **训练周期**: 3 epochs

##  limitiations and Biases (局限性与偏见)

*   **非事实核查工具**：本模型的核心优势在于商业逻辑和战略思维。它没有经过针对性的事实核查训练，可能会生成听起来合理但与事实不符的信息。请勿将其用作事实知识来源。
*   **逻辑优先**：模型的回答会优先遵循其学到的逻辑框架。在某些需要简单、直接回答的场景下，它可能依然会给出结构化的、略显“过度分析”的回答。
*   **数据来源偏见**：训练数据主要基于现代商业和销售场景，可能不完全适用于所有文化或行业背景。

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如果这个模型对您有帮助，请给这个仓库点一个⭐！欢迎任何形式的反馈和交流。