Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k
Библиотека: transformers
Опубликована: 1 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify2.5-32B-v4.7-ED

Kaoeiri

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Объединённая модель Qwen2 на 32 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 янв 2025

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-v4.7-ED — объединённая языковая модель, созданная разработчиком Kaoeiri с помощью mergekit. В качестве основы использована Qwen/QwQ-32B-Preview, а для слияния применён метод DARE TIES; в состав также вошли девять других моделей семейства Qwen2.5-32B и их производных.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и поддерживает интерфейс вызова инструментов. Она построена на плотной архитектуре Qwen2, содержит 32 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В составе объединены модели для чата, рассуждений, японского языка и ролевой генерации; карточка не задаёт приоритетный язык.

Репозиторий распространяет веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана. Качество и поведение могут различаться в зависимости от запроса, поскольку модель объединяет несколько чекпойнтов; конкретные ограничения и результаты оценки в карточке не приведены.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация и продолжение текста
ответы на вопросы в чате
вызов инструментов из диалогового интерфейса
создание ролевых диалогов

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценивания или подробно описанные ограничения. Поведение может варьироваться из-за объединения моделей с разными настройками и назначением.

Для каких профессий подходит12

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

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
    parameters:
      weight: 1.0
      density: 0.85
  - model: EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-32B-v0.2
    parameters:
      weight: 0.50
      density: 0.42
  - model: Sao10K/32B-Qwen2.5-Kunou-v1
    parameters:
      weight: 0.30
      density: 0.75
  - model: Dans-DiscountModels/Qwen2.5-32B-ChatML
    parameters:
      weight: 0.10
      density: 0.85
  - model: OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.85
  - model: Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-32B
    parameters:
      weight: 0.20
      density: 0.82
  - model: allura-org/Qwen2.5-32b-RP-Ink
    parameters:
      weight: 0.28
      density: 0.78
  - model: AiCloser/Qwen2.5-32B-AGI
    parameters:
      weight: 0.12
      density: 0.68
  - model: huihui-ai/QwQ-32B-Preview-abliterated
    parameters:
      weight: 0.14
      density: 0.65
  - model: huihui-ai/Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated
    parameters:
      weight: 0.23
      density: 0.75

merge_method: dare_ties
base_model: Qwen/QwQ-32B-Preview
parameters:
  density: 0.90
  epsilon: 0.07
  lambda: 1.35
random_seed: 42
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: 8c7e6ad