Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: chargen-v2
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 янв 2025

Ссылки

WorldGen-v2-TEST002

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, диалогов и ролевых сценариев с контекстом до 32 768 токенов.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 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

WorldGen-v2-TEST002 — объединённая языковая модель на базе архитектуры Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой модели использована kubernetes-bad/chargen-v2; в объединение также вошли NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO, Weyaxi/Einstein-v4-7B вместе с адаптером Severian/Einstein-IKM-v1-7B-LoRa и Casual-Autopsy/UltraHermes-Merge.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения, включая ролевые сценарии. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и поставляется в формате safetensors для библиотеки Transformers. README и метаданные не уточняют языковой охват модели.

В карточке указана лицензия Apache-2.0. Поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов, практические свойства и ограничения могут зависеть от их компонентов; конкретные ограничения качества в карточке не описаны.

Сценарии применения

генерация диалоговых ответов
ведение ролевых сценариев
создание художественных текстов
продолжение текста по заданному контексту

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или конкретных ограничений. Языковой охват модели не уточнён; свойства объединённой модели могут зависеть от вошедших в неё чекпойнтов.

Для каких профессий подходит4

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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 kubernetes-bad/chargen-v2 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: kubernetes-bad/chargen-v2
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: NeverSleep/Noromaid-7B-0.4-DPO
    parameters:
      density: 0.65
      weight: 0.2
  - model: Weyaxi/Einstein-v4-7B+Severian/Einstein-IKM-v1-7B-LoRa
    parameters:
      density: [0.6, 0.5, 0.4, 0.5, 0.6]
      weight: 0.15
  - model: Casual-Autopsy/UltraHermes-Merge
    parameters:
      density: [0.4, 0.5, 0.6, 0.5, 0.4]
      weight: 0.15
merge_method: ties
base_model: kubernetes-bad/chargen-v2
parameters:
  normalize: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MistralForCausalLM
Ревизия весов: 52cd25c