/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2024

qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая 14-миллиардная модель Qwen2 для многоязычных диалогов, генерации текста и структурированных ответов.

37скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 апр 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5388

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6459

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,477

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4622

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3767

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4794

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Lambent/qwen2.5-reinstruct-alternate-lumen-14B — объединённая диалоговая языковая модель Lambent на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit. В основе объединения лежит Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B; также использована Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Модель содержит 14 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста, включая структурированные ответы и интерфейс вызова инструментов. В README приведена оценка EQ-Bench 77,6713; автор отмечает, что она сопоставима с Lumen и исходной Instruct-моделью, но оценка не гарантирует качество для конкретных задач. Метаданные указывают поддержку китайского, английского, французского, испанского, португальского, немецкого, итальянского, русского, японского, корейского, вьетнамского, тайского и арабского языков. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога на нескольких языках
  • генерация ответов и продолжений текста
  • подготовка структурированных текстовых ответов
  • вызов инструментов через диалоговый интерфейс

Ограничения

Показатели в README основаны на ограниченном наборе бенчмарков и не описывают качество во всех сценариях. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Для каких профессий подходит15

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

qwenreinstruct

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Extracted an approximate LoRA of v000000/Qwen2.5-Lumen-14B, rank 128 difference between that and Instruct, and first applied this to Lambent/qwen2.5-14B-alternate-instruct-slerp which had no issues with EQ-Bench.

Then, here, re-applied a density and weight of original Instruct which in previous merges gave me no issues with EQ-Bench.

This one has EQ-Bench of 77.6713 and no "emotions don't match reference error" (if possibly still one not parsed). This is similar to Lumen and original Instruct and slightly exceeds both (within margin of error). My hope is that it has healed Instruct somewhat and regained its intelligence.

Merge Method

This model was merged using the della merge method using Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B 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: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
    parameters:
      weight: 0.3
      density: 0.4
merge_method: della
base_model: Lambent/qwen2.5-lumen-rebased-14B
parameters:
  epsilon: 0.05
  lambda: 1
dtype: bfloat16
tokenizer_source: base


Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.33.66
IFEval (0-Shot)47.94
BBH (3-Shot)48.99
MATH Lvl 5 (4-Shot)19.79
GPQA (0-shot)16.89
MuSR (0-shot)19.62
MMLU-PRO (5-shot)48.76

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
a45d1d2

0 моделей