/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2026

EVOKE-ALFWorld-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для целенаправленного принятия решений в текстовой среде ALFWorld.

192скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 окт 2026

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

EVOKE-ALFWorld-7B — языковая модель, дообученная методом посттренировки EVOKE на базе Qwen2.5-7B-Instruct. Она предназначена для целенаправленного принятия решений в среде ALFWorld, где агент использует знания о мире для выбора последовательности действий. Модель построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель работает с текстом и рассчитана на генерацию ответов и планов для сценариев ALFWorld. В README приведён способ загрузки через Transformers; веса доступны в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает о поддержке других языков или сред за пределами ALFWorld.

Сценарии применения

  • выбор действий для выполнения целей в ALFWorld
  • планирование последовательности действий в интерактивной среде
  • генерация текстовых решений с опорой на знания о мире

Ограничения

Модель ориентирована на сценарии ALFWorld; README не описывает её оценку или пригодность для других сред. Поддерживаемые естественные языки не указаны.

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

EVOKE-ALFWorld-7B

EVOKE is a post-training method that elicits world knowledge for goal-directed decisions. This is the full model for ALFWorld, based on Qwen2.5-7B-Instruct.

Paper · Code and evaluation · Project page

Load

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Gnonymous/EVOKE-ALFWorld-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)

ALFWorld evaluation

Follow the installation and data instructions in the GitHub repository, then run:

.venv/inference/bin/python evaluate_alfworld.py \
  --model Gnonymous/EVOKE-ALFWorld-7B \
  --data-root /path/to/alfworld/json_2.1.1 \
  --output /path/to/results/evoke-7b \
  --gpus 0

Built with Qwen. See the included LICENSE and NOTICE files.

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
63d22a4

0 моделей