Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: QwQ-32B-Preview-abliterated
Библиотека: transformers
Опубликована: 28 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify-32B-v2

Kaoeiri

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая текстовая модель Qwen2.5 на 32 млрд параметров для диалогов, ролевого общения и генерации историй.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 дек 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Kaoeiri/Qwenwify-32B-v2 — слитая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом DARE TIES. В качестве основы README называет unsloth/qwen2.5-32b-instruct; в слияние также вошли модели Qwen2.5 для инструкций, AGI, ролевых диалогов, написания историй и другие варианты. Размер модели — 32 млрд параметров, нативный контекст — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения; её можно использовать для ответов на запросы, ролевых диалогов и создания историй. Она работает с текстом и выдаёт текст. Карточка указывает формат Safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ответы на запросы в чате
ролевые диалоги с персонажами
написание художественных историй
генерация продолжений текста

Ограничения

Языки, кроме подтверждённого английского в описаниях базовых моделей, предоставленными данными не установлены. Сведений о лицензии нет.

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the DARE TIES merge method using unsloth/qwen2.5-32b-instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      weight: 1.0
      density: 0.85
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
    parameters:
      weight: 0.28
      density: 0.75
  - model: crestf411/Q2.5-32B-Slush
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.74
  - model: AXCXEPT/EZO-Qwen2.5-32B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.2
      density: 0.7
  - model: ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3
    parameters:
      weight: 0.22
      density: 0.71
  - model: unsloth/qwen2.5-32b-instruct+AITRICS-VD/moca_impression_dataset_0923-Qwen2.5-32B-Instruct-sft-lora
    parameters:
      weight: 0.19
      density: 0.69
  - model: huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated
    parameters:
      weight: 0.16
      density: 0.67
  - model: nbeerbower/Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B
    parameters:
      weight: 0.12
      density: 0.6
  - model: AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI
    parameters:
      weight: 0.14
      density: 0.66

merge_method: dare_ties
base_model: unsloth/qwen2.5-32b-instruct
parameters:
  density: 0.84
  epsilon: 0.07
  lambda: 1.24
dtype: bfloat16
tokenizer_source: union

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: 92bda0f