Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 66,2 ГБ
Архитектура: llava_qwen2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 авг 2026

Ссылки

llavaqwen2.5-32b-finetune-dense-665k

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Плотная авторегрессионная модель LlavaQwen2 с 32 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токена.

53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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-dense-665k — плотная авторегрессионная модель семейства LlavaQwen2 с 32 млрд параметров, представленная в формате Safetensors для библиотеки Transformers. По метаданным она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; также заявлен интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 131 072 токена.

В README указано, что модель обучена с нуля на неизвестном наборе данных, поэтому её нельзя уверенно описать как дообучение базовой модели. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках, качестве, результатах оценки или ограничениях применения. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
создание связного текста по запросу
построение интерфейсов для вызова инструментов

Ограничения

README не описывает обучающие данные, результаты оценки и известные ограничения; поддержка изображений для этой модели в предоставленных сведениях не подтверждена. Условия лицензирования не указаны.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

llavaqwen2.5-32b-finetune-dense-665k

This model was trained from scratch 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: 879d181