Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-32B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2403.19522

QwQenSeek-coder

Ba2han

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста, программирования и рассуждений.

23скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 янв 2025

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

Ba2han/QwQenSeek-coder — объединённая 32-миллиардная языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная методом Model Stock с помощью mergekit. В объединение вошли Qwen2.5-32B-Instruct, Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B и QwQ-32B-Preview; базой указана Qwen/Qwen2.5-32B. Модель рассчитана на генерацию текста и диалог, включая задачи программирования и рассуждений.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов. В метаданных указаны интерфейсы чата и вызова инструментов. Карточка не уточняет набор поддерживаемых естественных языков. Файлы представлены в формате safetensors.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку это слияние нескольких моделей, поведение и качество на конкретных задачах могут зависеть от используемых промптов и требовать проверки в целевом сценарии.

Сценарии применения

написание и дополнение кода по текстовому запросу
объяснение и рефакторинг программного кода
диалоговые ответы на вопросы
решение задач, требующих пошаговых рассуждений

Ограничения

Лицензия и поддерживаемые естественные языки не приведены в доступных данных. Качество и сочетание способностей после слияния моделей отдельно не охарактеризованы.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

output-model-directory

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using Qwen/Qwen2.5-32B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:


models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
  - model: Qwen/QwQ-32B-Preview
base_model: Qwen/Qwen2.5-32B
merge_method: model_stock
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16
tokenizer_source: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

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: d3f6eb2