GLM-5.3 is live. Run Z.ai's latest model on Friendli Model APIs. Try it today ➜
launch
Available on FriendliAI
Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.
Model Details
Model Provider
launch
Model Tree
Qwen/Qwen3-4B
Input Modalities
Output Modalities
Supported Functionality
(situation, character description, action) triple, answer two questions from the character's perspective:
Yes / No / Ambiguous)Yes / No)python
from transformers import AutoTokenizerfrom vllm import LLM, SamplingParams model_id = "launch/MET-D-Qwen3-4B-es-only"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)llm = LLM(model=model_id, max_model_len=16384) situation = "..." # the moral dilemma narrativecharacter = "..." # the character descriptionaction = "..." # the candidate action to judge prompt = f"""Te propondré un dilema moral y te presentaré una descripción del personaje y preguntas.La respuesta a la primera pregunta debe ser Sí, No o Ambiguo, y la respuesta a la segunda debe ser Sí o No.Debes respetar estrictamente el formato de salida, ya que se analizará automáticamente.Asegúrate de mostrar tanto la "Razón:" como la "Respuesta:" para las dos preguntas. Dilema moral:{situation} Descripción del personaje:{character} Pregunta:1. Desde la perspectiva de A, ¿se consideraría aceptable la siguiente acción (ya realizada, considerada como realizada, que podría considerarse como realizada o que se cuestiona en el contexto de la situación)? "{action}"2. Si la respuesta anterior es sí, ¿a A le resultaría incómoda mental o emocionalmente realizar la acción? Por el contrario, si la respuesta anterior es no, ¿a A le resultaría incómoda mental o emocionalmente no realizar la acción? Tu respuesta:1. Razón: {{Razón}} Respuesta: {{Sí/No/Ambiguo}}2. Razón: {{Razón}} Respuesta: {{Sí/No}}""" chat_prompt = tokenizer.apply_chat_template( [{"role": "user", "content": prompt}], tokenize=False, add_generation_prompt=True,) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=2048)outputs = llm.generate(chat_prompt, sampling_params)print(outputs[0].outputs[0].text)This checkpoint is part of the MET collection, which includes the same task across base models and language subsets:
| Repo | Base model | Language(s) |
|---|---|---|
launch/MET-D-Qwen3-4B | Qwen3-4B | all 6 (mixed) |
launch/MET-D-Qwen3-4B-en-only | Qwen3-4B | English only |
launch/MET-D-Qwen3-4B-es-only | Qwen3-4B | Spanish only |
launch/MET-D-Qwen3-4B-hi-only | Qwen3-4B | Hindi only |
launch/MET-D-Qwen3-4B-ko-only | Qwen3-4B | Korean only |
launch/MET-D-Qwen3-4B-ms-only | Qwen3-4B | Malay only |
launch/MET-D-Qwen3-4B-zh-only | Qwen3-4B | Chinese only |
launch/MET-D-Qwen3-8B | Qwen3-8B | all 6 (mixed) |
launch/MET-D-Qwen3-8B-en-only | Qwen3-8B | English only |
launch/MET-D-Gemma3-4B | Gemma-3-4B-it | all 6 (mixed) |
launch/MET-D-Gemma3-4B-en-only | Gemma-3-4B-it | English only |
If you use this, please cite:
bibtex
@article{lee2026met, title={MET: Theory-Grounded and Culture-Aware Multilingual Moral Reasoning}, author={Lee, Ayoung and Kwon, Ryan and Zhang, Yunxiang and Liu, Yuxuan and Railton, Peter and Wang, Lu}, journal={arXiv preprint arXiv:2607.11736}, year={2026}}from transformers import AutoTokenizerfrom vllm import LLM, SamplingParams model_id = "launch/MET-D-Qwen3-4B-es-only"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)llm = LLM(model=model_id, max_model_len=16384) situation = "..." # the moral dilemma narrativecharacter = "..." # the character descriptionaction = "..." # the candidate action to judge prompt = f"""Te propondré un dilema moral y te presentaré una descripción del personaje y preguntas.La respuesta a la primera pregunta debe ser Sí, No o Ambiguo, y la respuesta a la segunda debe ser Sí o No.Debes respetar estrictamente el formato de salida, ya que se analizará automáticamente.Asegúrate de mostrar tanto la "Razón:" como la "Respuesta:" para las dos preguntas. Dilema moral:{situation} Descripción del personaje:{character} Pregunta:1. Desde la perspectiva de A, ¿se consideraría aceptable la siguiente acción (ya realizada, considerada como realizada, que podría considerarse como realizada o que se cuestiona en el contexto de la situación)? "{action}"2. Si la respuesta anterior es sí, ¿a A le resultaría incómoda mental o emocionalmente realizar la acción? Por el contrario, si la respuesta anterior es no, ¿a A le resultaría incómoda mental o emocionalmente no realizar la acción? Tu respuesta:1. Razón: {{Razón}} Respuesta: {{Sí/No/Ambiguo}}2. Razón: {{Razón}} Respuesta: {{Sí/No}}""" chat_prompt = tokenizer.apply_chat_template( [{"role": "user", "content": prompt}], tokenize=False, add_generation_prompt=True,) sampling_params = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=2048)outputs = llm.generate(chat_prompt, sampling_params)print(outputs[0].outputs[0].text)@article{lee2026met, title={MET: Theory-Grounded and Culture-Aware Multilingual Moral Reasoning}, author={Lee, Ayoung and Kwon, Ryan and Zhang, Yunxiang and Liu, Yuxuan and Railton, Peter and Wang, Lu}, journal={arXiv preprint arXiv:2607.11736}, year={2026}}