/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
145 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
EVA-Qwen2.5-72B-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
17 янв 2025

Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Qwen2.5 на 71,5 млрд параметров для творческого письма, ролевых диалогов и генерации историй на английском языке.

27скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены27 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08 — созданное DatToad слияние нескольких дообученных языковых моделей семейства Qwen2.5 методом Model Stock с помощью mergekit. Это плотная авторегрессионная модель на 71,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов; она принимает текст, поддерживает ChatML и имеет контекст до 131 072 токенов. Основные сценарии — творческое письмо, сложные истории и ролевое общение на английском языке.

Автор отмечает хорошую управляемость при написании историй и высокую вариативность ответов. Модель может быть менее связной, чем версия v0.01, выбирать странные слова или повторять диалог; для получения подходящего результата рекомендуется перегенерировать варианты и редактировать текст. README предупреждает, что модель может создавать мрачный контент. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Сценарии применения

  • написание художественных историй по подробному заданию
  • ролевые диалоги с управляемыми персонажами
  • генерация вариантов сцены или продолжения рассказа
  • создание диалогов для творческих проектов

Ограничения

Может снижать связность, выбирать странные слова и повторять реплики; автор рекомендует подбирать температуру, делать несколько перегенераций и редактировать результат. Модель может генерировать мрачный контент.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08

image/png

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

GGUF quants available here: https://huggingface.co/bartowski/Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08-GGUF

EXL2 quants are here: https://huggingface.co/collections/ReadyArt/dattoad-chuluun-qwen-25-v008-72b-exl2-6796bacfda48d0954c818d58

I re-ran the original Chuluun formula including the newly released Ink from Allura-Org. I've found the addition gives the model a lot more variability, likely because of aggressive de-slop applied to its dataset. Sometimes this means a word choice will be strange and you'll want to manually edit when needed, but it means you'll see less ministrations sparkling with mischief.

Because of this the best way to approach the model is to run multiple regens and choose the one you like, edit mercilessly, and continue. Like the original Chuluun this variant is very steerable for complex storywriting and RP. It's probably also a little spicier than v0.01 with both Magnum and whatever the heck Fizz threw into the data for Ink.

I've also been hearing praise for a level of character intelligence not seen in other models, including Largestral finetunes and merges. I'm not about to say any model of mine is smarter because it was a dumb idea to use Tess as the base and it somehow worked.

Tips for effective use

As with all writing-focused models balancing intelligence with creativity is tricky. If this one seems like it understands some details but not others try v0.01, overall I think this model is more creative but a little less coherent. If v0.08 is a little too chaotic for your tastes consider running v0.01 at first and switch to this model mid-story if it gets stale.

All the models within the merge use ChatML format so you'll want to use it too. Use Konnect's Qwenception prompt or whatever you prefer, it seems to do fine with any decent sysprompt. Lower temps are suggested than with v0.01 because of Ink's de-slop dataset, testers reported anywhere between 1 and 1.2 as a baseline but plan to adjust to taste. Consider dynatemp for this model as well. If dialogue gets repetitive at all that's usually a sign you need more temp.

Chuluun is built off of uncensored models and testing has confirmed it will go to dark places. Your use of this model assumes you to understand this and that you're responsible for what you do with it.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using migtissera/Tess-v2.5.2-Qwen2-72B as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2
  • Sao10K/72B-Qwen2.5-Kunou-v1
  • anthracite-org/magnum-v4-72b
  • allura-org/Qwen2.5-72b-RP-Ink

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
- model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-72B-v0.2
- model: Sao10K/72B-Qwen2.5-Kunou-v1
- model: anthracite-org/magnum-v4-72b
- model: allura-org/Qwen2.5-72b-RP-Ink
merge_method: model_stock
base_model: migtissera/Tess-v2.5.2-Qwen2-72B
parameters:
  filter_wise: false
dytpe: float16
name: DatToad/Chuluun-Qwen2.5-72B-v0.08

Thank Yous!

Credit as always to the people who make the finetunes that go into this - they do the hard work, I just throw them in the blender! Most of them have Ko-fis, training isn't cheap and their time is valuable too. Special thanks to these contributors:

  • Everyone in Allura-Org and friends in Discord, for the EVA and Ink models, as well as all their support and mentoring that gave me the knowledge that makes merges like this possible.

  • Testers Geechan and CURSE for invaluable feedback especially on optimal settings

  • Quant support from scene legends Bartowski and MikeRoz

  • All of you that have encouraged me and sent thanks and appreciation for this work. It wouldn't mean very much to me to keep this to myself.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
52b72bd

0 моделей