quants available here:
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 14 млрд
- Размер весов
- 29,5 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- Qwen2.5-14B-Instruct
- Опубликована
- 2 янв 2025
Ссылки
Qwen2.5-14B-Wheatear-v0
Дообученная 14-миллиардная модель Qwen2.5 для диалогов, генерации текста и структурированных ответов.
16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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.
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
Hasnonname/Qwen2.5-14B-Wheatear-v0 — дообученная модель семейства Qwen2.5 на 14 млрд параметров, основанная на Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс для вызова инструментов. Модель имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.
В репозитории README перечислены отдельные варианты квантования GGUF, но сведения о назначении дообучения, его данных и результатах не приведены. Основная модель опубликована в формате safetensors. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в предоставленных данных не указаны.
Сценарии применения
- ведение диалога с текстовым ассистентом
- генерация и продолжение текста
- подготовка структурированных ответов
- вызов инструментов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не раскрывает специализацию, обучающие данные или результаты оценки модели. Лицензия и поддерживаемые языки не установлены по предоставленным сведениям.
Для каких профессий подходит12
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.2Создание и понимание программного кода
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- II.10Разработка и эксплуатация AI/ML-систем
- II.8Инженерия данных и аналитика
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen2ForCausalLM
- Ревизия весов
- 16af3b0