Experimental modified / abliterated versions
Model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Trials: [200]
Status: Tested and saved
Original model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen
License: [Mit]
Research and experimentation by [3MPER0RR]
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
- Опубликована
- 12 сен 2026
Ссылки
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-3MPER0RR-abliterated
Экспериментально изменённая 14-миллиардная модель DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B для диалогов и генерации текста.
408скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-3MPER0RR-abliterated — экспериментально изменённая версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B от 3MPER0RR. Это плотная 14-миллиардная языковая модель на архитектуре Qwen2 для диалогов и генерации текста; в карточке указано, что модель протестирована и сохранена. Она унаследовала от базовой модели поддержку рассуждений, в том числе для математических и программных задач, и контекст до 131 072 токенов.
Модель рассчитана на разговорное взаимодействие и текстовые запросы. README описывает её как модифицированную, «abliterated» экспериментальную версию, но не уточняет метод изменения и не приводит результатов сравнительных оценок, поэтому нельзя установить, как оно повлияло на качество и поведение. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоговом формате
- генерация и продолжение текста
- решение математических задач с рассуждениями
- помощь с программированием
Ограничения
README не раскрывает метод модификации и не приводит сравнительных оценок качества; влияние изменений на точность и поведение модели не установлено.
Для каких профессий подходит13
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.3Извлечение и структурирование данных
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- de42a99