Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-32B-ArliAI-RPMax-v1.3
Библиотека: transformers
Опубликована: 29 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify-32B-v2.6

Kaoeiri

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Слитая 32-миллиардная модель Qwen2.5 для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

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-v2.6 — плотная языковая модель семейства Qwen2, созданная слиянием нескольких предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве основы автор README указывает unsloth/qwen2.5-32b; в метаданных также перечислены несколько моделей-участниц слияния, включая варианты Qwen2.5-32B для инструктивных и ролевых диалогов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Размер составляет 32 млрд параметров, архитектура — Qwen2ForCausalLM, заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий использует библиотеку Transformers и формат safetensors.

Карточка не сообщает результаты оценки качества, подробные рекомендации по использованию или языковой охват. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом ассистенте
ролевые диалоги и отыгрыш персонажей
написание художественных историй
генерация текста по инструкциям

Ограничения

В предоставленных материалах нет результатов сравнительных оценок или сведений о качестве по конкретным языкам и задачам. Лицензия не указана.

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели 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

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 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: AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI
    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: rombodawg/Rombos-LLM-V2.5-Qwen-32b
    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: 75ba2c2