Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 3,1 млрд
Размер весов: 6,8 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-3B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 31 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

StructuredThinker

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

StructuredThinker — объединённая чат-модель на базе Qwen2.5-3B-Instruct для генерации текста, выполнения инструкций и структурированных рассуждений.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 дек 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

StructuredThinker — объединённая чат-модель на основе Qwen2.5-3B-Instruct, созданная автором Ahdoot с помощью mergekit и метода DARE TIES. В объединение вошли PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview и prithivMLmods/QwQ-LCoT-3B-Instruct; в конфигурации указана точность bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения инструкций. Её можно использовать для получения структурированных ответов и пошаговых рассуждений. Архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM, размер — 3,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Доступна для использования через библиотеку Transformers; интерфейс модели поддерживает чат и вызов инструментов.

В карточке не указаны специальные домены и целевые языки модели. Базовая Qwen2.5-3B-Instruct описана как многоязычная, однако языки именно этой объединённой модели отдельно не перечислены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на инструкции в формате диалога
генерация структурированных текстовых ответов
пошаговое рассуждение над текстовым запросом
использование чат-модели с вызовом инструментов

Ограничения

Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны. Характеристики качества и результаты сравнительных оценок не приведены.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: dare_ties
dtype: bfloat16
normalize: true
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct
models:
  - model: PowerInfer/SmallThinker-3B-Preview  # CoT 2 - Detailed & Nuanced
    parameters:
      weight: 0.4
      density: 0.7
  - model: prithivMLmods/QwQ-LCoT-3B-Instruct  # CoT 3 - Structured & Focused
    parameters:
      weight: 0.6
      density: 0.8

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов: 9259be0