Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
Библиотека: transformers
Опубликована: 2 дек 2024

Ссылки

QwQ-32B-Preview-Self-instruct-2x-TIES-v1.0

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая методом TIES 32-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста, рассуждений и помощи с программированием.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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

BenevolenceMessiah/QwQ-32B-Preview-Self-instruct-2x-TIES-v1.0 — объединённая модель для генерации текста на основе Qwen/QwQ-32B-Preview. Автор собрал её методом TIES с помощью mergekit, объединив базовую модель с rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b и rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b.

Модель относится к архитектуре Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговой генерации текста; каталог также отмечает интерфейс вызова инструментов. В качестве сценариев подходят ответы на вопросы, рассуждения и помощь с программированием, унаследованные от указанных базовых моделей.

Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана; описание README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Сценарии применения

ответы на вопросы в диалоге
объяснение математических задач
помощь в написании и разборе кода

Ограничения

Языковая поддержка и качество на отдельных задачах в предоставленных данных не описаны. Лицензия также не указана.

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 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 II.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

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 TIES merge method using Qwen/QwQ-32B-Preview as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

# QwQ-32B-Preview-Self-instruct-2x-TIES-v1.0

models:
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b # Self-instruct fine-tuning on Qwen2.5
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b # Self-instruct fine-tuning on Qwen2.5-Coder
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0

merge_method: ties
base_model: Qwen/QwQ-32B-Preview # Advanced AI reasoning capabilities
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: false
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union

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: 67c09e2