/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
32 млрд
Размер весов
66,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llava_qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-32B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 апр 2026

llavaqwen2.5-32b-finetune

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная 32-миллиардная модель на базе Qwen2.5 для диалоговой генерации текста.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

KKHYA/llavaqwen2.5-32b-finetune — дообученная модель на базе Qwen/Qwen2.5-32B, опубликованная в формате Safetensors и работающая с библиотекой Transformers. Архитектура указана как LlavaQwen2ForCausalLM, размер — 32 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Карточка не описывает датасет и конкретную специализацию дообучения.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом режиме; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Базовая модель поддерживает мультимодальные сценарии, но сведения о том, как именно настроен ввод изображений в этой производной модели, отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание и продолжение текстов
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Датасет и целевая специализация дообучения не раскрыты. Поддержка обработки изображений этой производной модели в предоставленных данных не подтверждена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llavaqwen2.5-32b-finetune

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen2.5-32B on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.51.0
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Tokenizers 0.21.4

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура llava_qwen2 неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
LlavaQwen2ForCausalLM
Ревизия весов
d136dc1

0 моделей