Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Лицензия: CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: 32B-Qwen2.5-Kunou-v1
Библиотека: transformers
Опубликована: 30 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify2.5-32B-v3.98

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста, включая рассуждения и программирование.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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/Qwenwify2.5-32B-v3.98 — языковая модель семейства Qwen2, созданная разработчиком Kaoeiri путём объединения предварительно обученных моделей с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой использована Qwen/QwQ-32B-Preview; в объединение также вошли Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1, Kaoeiri/Qwenwify-32B-v3 и Dans-DiscountModels/Qwen2.5-32B-ChatML.

Модель содержит 32 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2ForCausalLM и принимает текст для генерации диалоговых ответов. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные отмечают поддержку интерфейса вызова инструментов. Модель может быть полезна для математических рассуждений и программирования благодаря свойствам базовых моделей, однако отдельные результаты оценки для этого объединения не приведены. Лицензия — CC BY-NC-ND 4.0, с ограничениями на коммерческое использование и создание производных распространённых версий; тег карточки предупреждает, что модель подходит не для всех аудиторий.

Сценарии применения

генерация диалоговых ответов
решение математических задач в диалоге
помощь с программированием
ответы на запросы с контекстом до 32 768 токенов
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Тег карточки предупреждает, что модель подходит не для всех аудиторий; конкретные категории контента не описаны. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

Для каких профессий подходит15

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 II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели 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 Qwen/QwQ-32B-Preview 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: Kaoeiri/Qwenwify-32B-v3 # Backbone model with 11 pre-merged models
    parameters:
      weight: 1.0
      density: 0.911
  - model: Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1 # Synthetic roleplay model with scenarios
    parameters:
      weight: 0.15
      density: 0.814
  - model: Dans-DiscountModels/Qwen2.5-32B-ChatML # Reasoning and conversational model
    parameters:
      weight: 0.30
      density: 0.871
merge_method: dare_ties
base_model: Qwen/QwQ-32B-Preview # Latest Qwen model for Q&A tasks
parameters:
  density: 0.90 # Target density for the merged model
  epsilon: 0.05 # Small adjustment factor for fine-tuning
  lambda: 1.35 # Balancing factor for weight distribution
dtype: bfloat16 # Efficient precision format for memory optimization
tokenizer_source: union # Combines tokenizers from all models to maximize vocabulary coverage

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: f17d8e7