Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 32 млрд
Размер весов: 65,5 ГБ
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-32b-RP-Ink
Библиотека: transformers
Опубликована: 3 янв 2025

Ссылки

Hugging Face arXiv 2311.03099 arXiv 2306.01708

Qwenwify2.5-32B-v4.71-ED

Kaoeiri

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Слитая 32-миллиардная многоязычная модель Qwen2.5 для диалогов и генерации текста с контекстом 32 768 токенов.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 мая 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-v4.71-ED — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная слиянием нескольких моделей семейства Qwen2.5 при помощи mergekit. В README указан метод DARE TIES и базовая модель Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct; в слияние также вошли модели, ориентированные на диалог, рассуждения, ролевые сценарии и японский язык.

Модель использует плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, содержит 32 млрд параметров и имеет контекстное окно 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков, а также интерфейс для вызова инструментов. Она подходит для диалогов, генерации текста и сценариев ролевого общения; подробные сравнительные оценки качества в карточке не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

ведение диалогов на нескольких языках
генерация и продолжение текстов
ролевое общение и написание художественных сцен
ответы на запросы с длинным контекстом
вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

Карточка не содержит сравнительных оценок качества или подробных ограничений применения. Указанные возможности вызова инструментов описывают интерфейс, но сами по себе не гарантируют совместимость с конкретной средой.

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 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 Qwen/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: Kaoeiri/Qwenwify-32B-v3
    parameters:
      weight: 1.0
      density: 0.86
  - 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: 0.65
  - model: OpenBuddy/openbuddy-qwq-32b-v24.2-200k
    parameters:
      weight: 0.25
      density: 0.75
  - 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/Qwen2.5-32B-Instruct
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: 4b1b7fb