Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 14 млрд
Размер весов: 29,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 янв 2025

Ссылки

qwen-14b-1m-distillthink-sce

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen для диалоговой генерации, рассуждений и работы с кодом с контекстом до 131 072 токенов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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/qwen-14b-1m-distillthink-sce — объединённая автором Ba2han языковая модель на архитектуре Qwen2 с 14 млрд параметров. Она создана методом SCE в mergekit на основе Qwen/Qwen2.5-14B и объединяет DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, Qwen2.5-14B-Instruct-1M и Qwen2.5-Coder-14B-Instruct. Модель предназначена для диалоговой генерации текста, анализа и исправления кода, а также задач рассуждения; доступен интерфейс для вызова инструментов.

Модель работает с текстом и имеет нативный контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; README указывает на использование bfloat16 при слиянии. Карточка не описывает отдельные оценки качества или конкретные ограничения, поэтому результаты на сложных задачах следует проверять. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
анализ и исправление программного кода
генерация и объяснение кода
решение задач, требующих рассуждений
работа с длинными текстовыми контекстами
вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов сравнительных оценок качества или перечня конкретных ограничений; ответы модели на сложных задачах требуют проверки.

Для каких профессий подходит15

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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей 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

qwen-1m-distill-sce

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SCE merge method using Qwen/Qwen2.5-14B 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: sce
base_model: Qwen/Qwen2.5-14B
models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M
  - model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
  - model: Qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
parameters:
  select_topk: 0.75  # retain top 75% high-variance parameters
dtype: bfloat16
normalize: true

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: 49610ec