/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Опубликована
15 дек 2024

NeuralQwen-7B-Spanish-Iptel

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Слитая модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с заявленной ориентацией на испанский язык.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 фев 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

NeuralQwen-7B-Spanish-Iptel — языковая модель на 7,1 млрд параметров, созданная Kukedlc слиянием Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct и Kukedlc/iptel_qwen с помощью LazyMergekit и метода dare_ties. Модель семейства Qwen2 имеет плотную архитектуру Qwen2ForCausalLM, принимает текст и предназначена для диалогов и генерации текста. В карточке заявлено контекстное окно до 131 072 токенов; название указывает на ориентацию на испанский язык, но конкретные языки обучения или результаты оценки в README не описаны.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов. Качество и ограничения слияния не охарактеризованы, поэтому пригодность для конкретных задач стоит проверять отдельно.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на испанском языке
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • подготовка черновиков и продолжение текста
  • структурированные ответы в диалоговом интерфейсе
  • вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс

Ограничения

README не приводит оценок качества и не уточняет фактическое покрытие языков; испанская ориентация следует из названия модели. Результаты слияния и надёжность вызова инструментов требуют проверки на целевых сценариях.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NeuralQwen-7B-Spanish-Iptel

NeuralQwen-7B-Spanish-Iptel is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B
    # No parameters necessary for base model
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
    parameters:
      density: 0.53
      weight: 0.4
  - model: Kukedlc/iptel_qwen
    parameters:
      density: 0.44
      weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Kukedlc/NeuralQwen-7B-Spanish-Iptel"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5b28533

0 моделей