Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

QwQ-32B-Preview-abliterated-Self-instruct-3x-TIES-v1.0

BenevolenceMessiah

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Слитая методом TIES модель Qwen2 на 32 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний 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-abliterated-Self-instruct-3x-TIES-v1.0 — языковая модель на 32 млрд параметров, созданная BenevolenceMessiah слиянием предобученных моделей через TIES с помощью mergekit. В качестве базовой использована huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated; в слияние также вошли EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2, rombodawg/Rombos-Coder-V2.5-Qwen-32b и rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b.

Модель построена на плотной архитектуре Qwen2 и предназначена для генерации текста и диалогов. Поддерживает контекст до 32 768 токенов, распространяется в формате safetensors и работает через Transformers. В каталоге также отмечен интерфейс вызова инструментов. Состав моделей предполагает применение для общих диалогов, работы с кодом и написания историй, однако отдельные языки и качество на конкретных задачах не подтверждены предоставленными данными.

Условия лицензирования в предоставленных источниках не приведены, поэтому перед использованием следует проверить лицензию репозитория и условия базовых моделей. Модель создана слиянием и может наследовать особенности и ограничения включённых чекпойнтов.

Сценарии применения

ведение диалогов с ассистентом
генерация длинных текстовых ответов
помощь в написании и разборе кода
написание историй и ролевых диалогов
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Языковая поддержка и качество на конкретных задачах не подтверждены предоставленными данными. Лицензию следует проверить в репозитории и у базовых моделей перед использованием.

Для каких профессий подходит14

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.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 I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated 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-abliterated-Self-instruct-3x-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: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2 # RP/storywriting specialist model (hopefully correcting some of the known limitations of the base model)
    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: huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated # Advanced AI reasoning capabilities - abliterated base model
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: 1bda06f