Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 2,2 млрд
Архитектура: qwen2 · dense
Базовая модель: Qwen2.5-1.5B-Instruct
Библиотека: transformers
Опубликована: 15 ноя 2025

Ссылки

Hugging Face

qwen2.5-1.5b-instruct-43-layers-zeroed

PJMixers-Dev

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная от Qwen2.5-1.5B-Instruct модель для диалогов и генерации текста с изменёнными слоями.

497скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 ноя 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

Qwen2.5-1.5B-Instruct-43-layers-zeroed — производная текстовая модель на архитектуре Qwen2, созданная PJMixers-Dev с помощью mergekit и метода passthrough на основе Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct. Она предназначена для диалогов и генерации текста; библиотека Transformers и формат весов safetensors подходят для загрузки в соответствующем программном окружении. В метаданных указан размер 2,2 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Карточка не описывает отдельные области применения, языковую специализацию или результаты оценки качества. Название указывает на нулевые значения 43 слоёв, однако подробностей о конфигурации и влиянии этого изменения на качество нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация текста в диалоговом формате
создание ответов на текстовые запросы
эксперименты с изменением слоёв языковой модели

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или сведений о поддерживаемых языках. Название указывает на обнуление 43 слоёв, но влияние этого изменения на качество не описано; лицензия в предоставленных данных отсутствует.

Для каких профессий подходит3

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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen2.5-Interleaved-Zeroed-sizeB-Instruct

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

dtype: bfloat16
merge_method: passthrough
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 10]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [10, 11]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [10, 11]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [10, 11]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [11, 12]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [11, 12]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [11, 12]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [12, 13]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [12, 13]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [12, 13]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [13, 14]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [13, 14]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [13, 14]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [14, 15]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [14, 15]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [14, 15]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [15, 16]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [15, 16]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [15, 16]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [16, 17]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [16, 17]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [16, 17]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [17, 18]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
    parameters:
      scale:
      - filter: o_proj
        value: 0.0
      - filter: down_proj
        value: 0.0
      - value: 1.0
- sources:
  - layer_range: [17, 18]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
- sources:
  - layer_range: [18, 28]
    model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

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: 5a79275