Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 15,2 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties
Библиотека: transformers
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.1

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая методом TIES модель Qwen2.5-Coder на 7,1 млрд параметров для генерации кода, диалога и вызова инструментов.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 окт 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/Qwen2.5-Coder-7B-3x-Instruct-TIES-v1.1 — объединённая модель на основе Qwen2.5-Coder-7B, созданная методом TIES с помощью mergekit. В состав объединения входят Etherll/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties, huihui-ai/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated и MadeAgents/Hammer2.0-7b. Это плотная причинная языковая модель архитектуры Qwen2 с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие.

Модель предназначена для генерации, анализа и исправления программного кода, а также для диалоговых сценариев и вызова инструментов через соответствующий интерфейс. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. Карточка не сообщает отдельный перечень поддерживаемых естественных языков или лицензию, поэтому языковую специализацию и условия использования по доступным сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

генерация программного кода по описанию задачи
анализ и объяснение фрагментов кода
поиск и исправление ошибок в коде
диалоговая помощь при разработке
вызов инструментов из диалогового сценария

Ограничения

В карточке не указаны лицензия и подтверждённый список поддерживаемых естественных языков. Качество и поведение объединённой модели могут отличаться от исходных моделей-компонентов.

Для каких профессий подходит10

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.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 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/Qwen2.5-Coder-7B 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: huihui-ai/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-abliterated
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: MadeAgents/Hammer2.0-7b
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0
  - model: Etherll/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Ties
    parameters:
      density: 1.0
      weight: 1.0

merge_method: ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
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: b7ec80b