Experimental modified / abliterated versions
Model: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-33B
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
- 32 млрд
- Размер весов
- 65,5 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
- Опубликована
- 5 сен 2026
Ссылки
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-3MPER0RR-abliterated
Экспериментально модифицированная диалоговая версия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B для генерации текста и ответов на запросы.
426скачиваний 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-32B-3MPER0RR-abliterated — экспериментально модифицированная версия модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B от 3MPER0RR. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогового взаимодействия. В метаданных указаны 32 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors.
Модель предназначена для генерации ответов и ведения диалога. Автор сообщает, что модель модифицирована методом «abliteration», протестирована и сохранена; подробности метода, тестирования и измерений качества в карточке не раскрыты. Основа — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B, дистиллированная модель на базе Qwen2.5, ориентированная на рассуждения, математику и программирование. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- пошаговое решение математических задач
- помощь с программированием
- объяснение сложных вопросов текстом
Ограничения
Карточка не приводит результатов бенчмарков и не описывает подробно внесённые изменения или их влияние на качество и поведение модели.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- I.7Речь, диалоги и встречи
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- II.9Статистика, эксперименты и причинный анализ
- 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
- 86d7b07