Слитая 7,1-миллиардная модель Qwen2 для диалоговой генерации текста и ответов с рассуждениями.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,3807
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,4195
Публичная таблицаревизия совпадает
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ClaudioItaly/intelligence-cod-rag-7b-v3 — слитая автором ClaudioItaly языковая модель на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов. В карточке заявлены сильные навыки рассуждения и приведён пример вопроса для развёрнутого ответа; это описание не сопровождается результатами сравнительной оценки.
Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Она предназначена для текстовых запросов и генерации ответов; README также упоминает варианты GGUF Q6_K и Q8_0, а в репозитории модели указаны веса safetensors. Базовые модели объединения — AIDC-AI/Marco-o1 и happzy2633/qwen2.5-7b-ins-v3.
Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сведений о языках обучения или оценках качества, поэтому заявленные способности к рассуждению не следует считать гарантией точности; ответы нужно проверять, особенно при использовании для RAG или фактических выводов.
README заявляет о сильных навыках рассуждения, но не приводит результатов оценки; точность фактических ответов не гарантирована. Языки модели в карточке не перечислены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
my elaboration and fusion of the models has led to a surprising result that I want to share with you all. I recommend you try this merge of mine.
Demonstrates strong reasoning skills when asked questions or texts. It is useful for reasoning to formulate questions with this example "Question: How did the Moon arise in your opinion?
GGUF ClaudioItaly/intelligence-cod-rag-7b-v3-Q6_K-GGUF GUUF ClaudioItaly/intelligence-cod-rag-7b-v3-Q8_0-GGUF
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…