Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Q2.5-32B-Slush
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify-32B-v2.5

Kaoeiri

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель Qwen2.5-32B для генерации текста, диалогов, ролевого отыгрыша и историй с контекстом до 131 072 токенов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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-v2.5 — языковая модель на базе Qwen2.5-32B, созданная разработчиком Kaoeiri путём слияния нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели в README названа unsloth/qwen2.5-32b; среди компонентов слияния — модели для инструкционного и ролевого диалога, написания историй и рассуждений.

Модель предназначена для генерации текста, включая диалоги, ролевой отыгрыш и создание историй. Это плотная архитектура Qwen2 с 32 млрд параметров, работающая через Transformers; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Модель принимает текст и генерирует текст.

Карточка не описывает отдельные оценки качества или ограничения поведения. Репозиторий распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

ведение текстовых диалогов
ролевой отыгрыш персонажей
написание художественных историй
генерация продолжений текста

Ограничения

В предоставленных материалах не приведены оценки качества или подробные ограничения поведения; сведения о лицензии также отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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 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: 0.9
      density: 0.82
  - model: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
    parameters:
      weight: 0.24
      density: 0.76
  - model: crestf411/Q2.5-32B-Slush
    parameters:
      weight: 0.21
      density: 0.73
  - model: AXCXEPT/EZO-Qwen2.5-32B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.18
      density: 0.71
  - model: ArliAI/Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3
    parameters:
      weight: 0.19
      density: 0.72
  - model: huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated
    parameters:
      weight: 0.12
      density: 0.65
  - model: nbeerbower/Qwen2.5-Gutenberg-Doppel-32B
    parameters:
      weight: 0.14
      density: 0.64
  - model: AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI
    parameters:
      weight: 0.11
      density: 0.65

merge_method: dare_ties
base_model: unsloth/qwen2.5-32b
parameters:
  density: 0.83
  epsilon: 0.06
  lambda: 1.22
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: d9a7814