/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71,5 млрд
Размер весов
75,2 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
2 дек 2024

Qwen2.5-72B-Instruct-FP8-dynamic

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

RedHatAI/Qwen2.5-72B-Instruct-FP8-dynamic — это размещённая Red Hat AI версия Qwen2.5-72B-Instruct, исходно разработанной командой Qwen Alibaba Cloud.

1 570скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 дек 2024

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

Модель представляет собой instruction-tuned causal language model для диалогов, генерации и анализа текста, следования инструкциям, работы со структурированными данными, программным кодом, математическими и рассуждательными задачами. Это текстовая модель без заявленной поддержки изображений или других модальностей.

Базовая модель имеет 72,7 млрд параметров, 80 слоёв и архитектуру Transformer с RoPE, SwiGLU, RMSNorm, attention QKV bias и Grouped-Query Attention: 64 головы для Q и 8 для KV. Заявлены контекст до 131 072 токенов и генерация до 8192 токенов; для длинного контекста применяется YaRN. Модель поддерживает более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский.

В данном репозитории веса представлены в формате Safetensors с FP8 dynamic-квантизацией и использованием compressed-tensors, что предназначено для более эффективного хранения и инференса по сравнению с полноточной версией. Сильные стороны исходной Qwen2.5-72B-Instruct — улучшенные instruction following, кодирование, математика, обработка длинных текстов, таблиц и структурированных, включая JSON, ответов. Ограничения включают значительные требования к вычислительным ресурсам из-за размера модели, возможное влияние квантизации на качество и стандартные риски генеративных моделей: ошибки, галлюцинации и необходимость проверки результатов. Для базовой модели указана Qwen License Alibaba Cloud; она разрешает использование, модификацию и распространение при соблюдении условий лицензии, включая специальные требования для коммерческих продуктов с более чем 100 млн ежемесячных активных пользователей и указание использования Qwen при создании или улучшении других AI-моделей.

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
4d9910e

0 моделей