/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,8 млрд
Размер весов
8,7 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
27 фев 2025

BBALAW1.0

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Объединённая на базе Qwen2.5 модель для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

408скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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 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

    0,1128

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1351

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2559

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2828

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3526

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BBALAW1.0 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория Lawnakk с помощью mergekit и метода SLERP. В объединении использованы Qwen/Qwen2.5-7B и Qwen/Qwen2.5-Math-7B-Instruct; конфигурация сочетает их слои, а итоговая архитектура — плотная Qwen2ForCausalLM. Модель содержит 3,8 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. Включение математической версии Qwen2.5 указывает на возможную полезность в задачах с математическим текстом, однако README не приводит результатов оценки или конкретных гарантий качества. Репозиторий содержит веса safetensors и использует библиотеку Transformers; метаданные отмечают интерфейс вызова инструментов. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление и продолжение текстов
  • обсуждение математических задач
  • обработка длинных текстовых запросов
  • подключение вызова инструментов в чат-приложении

Ограничения

В предоставленных данных нет результатов бенчмарков или сведений о качестве на конкретных задачах, поэтому математические возможности нельзя считать подтверждёнными оценками. Лицензия не указана в доступных материалах.

Для каких профессий подходит9

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: Qwen/Qwen2.5-7B
    layer_range:
    - 0
    - 14
  - model: Qwen/Qwen2.5-Math-7B-Instruct
    layer_range:
    - 14
    - 28
merge_method: slerp
base_model: Qwen/Qwen2.5-7B
parameters:
  t: 
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
e10c170

0 моделей